阿里巴巴团队让AI像人类研究员一样深度调研：WebWeaver框架如何突破传统搜索限制

当你想深入了解某个复杂话题时，是否曾因为搜索引擎只能提供零散信息而感到沮丧？是否希望有个助手能像专业研究员一样，从浩如烟海的网络信息中为你整理出条理清晰、逻辑严密的深度报告？阿里巴巴通义实验室的研究团队刚刚在2025年9月发布了一项突破性成果，他们开发的WebWeaver框架首次让AI真正学会了像人类专家一样进行深度研究。这项研究由李子剑、关鑫、张博等人领导，发表在最新的学术论文中，感兴趣的读者可以通过GitHub项目页面（https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch）了解更多技术细节。

过去的AI搜索工具就像是只会照本宣科的学生，给它一个问题，它会机械地搜索相关信息，然后把这些信息简单拼凑成答案。这种方式产生的结果往往是支离破碎的，缺乏深度思考和逻辑连贯性。更关键的是，当面对需要综合分析大量信息的复杂问题时，这些工具很容易在信息的海洋中"迷路"，要么遗漏重要内容，要么产生前后矛盾的结论。

WebWeaver的出现彻底改变了这个局面。它采用了一种全新的双智能体架构，就像为AI配备了两个专业助手：一个负责制定研究计划和收集证据的"规划师"，另一个负责撰写报告的"写作者"。这种设计巧妙地模拟了人类研究员的工作流程。当一个优秀的研究员接到一个复杂课题时，他们不会一开始就固定研究大纲，而是在不断搜集信息的过程中调整和完善研究方向。WebWeaver的规划师正是这样工作的，它会在搜索过程中动态优化研究大纲，确保不遗漏任何重要角度。

更令人印象深刻的是WebWeaver解决"信息过载"问题的方式。传统AI在处理大量信息时，就像是试图一口气读完整座图书馆的人，结果往往是注意力分散，重要信息被埋没在无关内容中。WebWeaver的写作者则采用了一种"分章节精确检索"的策略，就像一个经验丰富的作家，在撰写每个章节时只调取相关的资料，这样既保证了内容的针对性，又避免了信息干扰。

在三个权威的深度研究评测基准上，WebWeaver都取得了业界最佳成绩。在DeepResearch Bench测试中，它达到了50.62分的高分，明显超越了其他顶级AI系统。在专业咨询场景的DeepConsult测试中，它获得了6.96分的评分，在DeepResearchGym的真实查询测试中更是达到了96.77分。这些数字背后反映的是WebWeaver在处理复杂研究任务时的卓越能力。

一、传统研究方法的困境：为什么AI总是"浅尝辄止"

要理解WebWeaver的革命性意义，我们首先需要了解当前AI研究工具面临的根本性挑战。现有的深度研究AI系统普遍存在两个致命缺陷，就像是两个相互关联的瓶颈，严重限制了它们的研究能力。

第一个瓶颈是"静态规划"问题。大多数AI系统在开始研究时会先制定一个固定的大纲，然后严格按照这个大纲去搜索信息。这种做法就像是一个人在还没有深入了解某个城市之前，就已经制定了详细的旅游路线，结果很可能错过沿途的精彩景点。真正的研究过程应该是一个动态的发现之旅，研究者在获得新信息后会调整研究方向，深入挖掘意想不到的发现。但传统AI系统缺乏这种灵活性，它们就像是被程序控制的机器人，只能按照预设路径前进，无法根据新发现调整策略。

第二个瓶颈是"一次性生成"问题。这个问题特别严重，因为它直接影响了最终报告的质量。当AI系统收集了大量信息后，它们通常会试图一次性处理所有内容来生成完整报告。这就像是让一个人同时阅读几十本书，然后立即写出一篇综合性文章。人类的注意力和记忆都有限，AI系统也面临同样的"注意力管理"挑战。

这种一次性处理大量信息的方式导致了几个严重后果。首先是"中间遗失"现象，就像在一个很长的队列中，排在中间的人最容易被忽略。当AI需要同时关注太多信息时，那些不在开头或结尾的重要内容往往会被遗漏。其次是"幻觉"问题的加剧，当信息过载时，AI更容易产生错误的推理或编造不存在的内容，就像一个疲惫的学生在考试时可能会写出自己都不确定的答案。

更糟糕的是，这种方法还会导致"上下文污染"，即不同部分的信息相互干扰，影响最终结果的准确性。这就像是在一个嘈杂的环境中试图进行深度思考，各种干扰信息会影响思维的清晰度。

研究团队发现，这些问题的根源在于现有系统违背了人类认知的基本规律。人类在进行复杂研究时，会自然而然地采用"边探索边规划"和"分步骤深入"的策略。他们不会一开始就固化所有研究方向，也不会试图同时处理所有信息。相反，他们会在研究过程中不断调整方向，在写作时专注于一个主题，这样才能产出高质量的研究成果。

WebWeaver正是基于对这些认知规律的深刻理解而设计的。它摒弃了机械化的研究流程，转而采用了更加符合人类思维模式的动态研究方法。这不仅仅是技术上的改进，更是研究理念的根本性转变。

二、WebWeaver的核心创新：双智能体协作的研究新范式

WebWeaver的设计理念可以用一个简单的比喻来理解：它就像是为AI配备了两个各有专长的专业助手。在人类的研究团队中，通常会有专门负责调研和规划的人员，以及负责整理和撰写的人员。这种分工不是偶然的，而是因为研究和写作需要不同类型的思维模式和技能。WebWeaver将这种人类智慧融入到AI系统的设计中，创造了一个前所未有的双智能体协作框架。

规划智能体承担着整个研究项目的"大脑"角色。它的工作方式完全颠覆了传统AI的静态规划模式。当接到一个研究任务时，规划智能体不会急于制定详细的研究大纲，而是先进行初步探索，就像一个经验丰富的探险家在进入未知领域前会先进行侦察。通过这种初步探索，它能够初步了解问题的复杂程度和主要方向。

随后，规划智能体进入一个独特的"动态研究循环"。在这个循环中，它会交替进行两种活动：证据收集和大纲优化。这种工作模式的精妙之处在于，每一次新的发现都可能改变研究的方向和重点。比如，在研究某个科技趋势时，规划智能体可能在搜索过程中发现了一个之前未考虑到的重要影响因素，它会立即调整研究大纲，增加相关章节，并针对这个新发现进行深入搜索。

这种动态调整能力让WebWeaver能够进行真正的"探索式研究"。传统AI系统就像是按图索骥的旅行者，只能到达地图上标注的地点。而WebWeaver更像是一个真正的探险家，它会在旅途中发现新的路径和目的地，并勇敢地去探索这些未知领域。这种能力让它能够产生真正有洞察力的研究成果，而不仅仅是已知信息的重新排列。

规划智能体在工作过程中还会构建一个结构化的"证据库"。这个证据库不是简单的信息堆积，而是一个精心组织的知识体系。每一条证据都会被标记来源、相关性和可信度，并与研究大纲的特定部分建立明确的引用关系。这种精细化的信息管理为后续的写作阶段提供了坚实的基础。

写作智能体则采用了一种革命性的"分层写作"策略。当规划智能体完成研究工作后，写作智能体不会尝试一次性处理所有收集到的信息。相反，它采用了一种类似于人类写作者的工作方式：专注于一个章节，调取相关证据，进行深入思考，然后撰写内容。

这种分层写作的过程包含三个关键步骤。首先是"精确检索"，写作智能体会根据当前要撰写的章节，从证据库中精确调取相关信息，就像一个学者在写作时会从书架上取出特定的参考书籍。这种精确检索确保了写作时的注意力能够完全集中在相关内容上，避免了无关信息的干扰。

接下来是"深度思考"阶段，写作智能体会对检索到的证据进行分析和综合，形成对当前章节的深入理解。这个过程类似于人类写作者在动笔前的构思阶段，他们会在脑海中整理思路，确定论述的逻辑结构和重点内容。

最后是"精确表达"阶段，写作智能体会将思考的结果转化为清晰、连贯的文字。完成一个章节后，相关的源材料会被标记为"已使用"，并在后续处理中被替换为简要的占位符。这种"用完即清"的策略确保了AI的工作记忆始终保持清爽，不会被之前处理过的信息所累赘。

这种双智能体协作模式的优势是显而易见的。规划智能体专注于信息的发现和组织，确保研究的全面性和深度。写作智能体专注于内容的表达和呈现，确保最终报告的质量和可读性。两者的配合就像是一支训练有素的研究团队，各自发挥专长，共同完成复杂的研究任务。

更重要的是，这种设计完美解决了传统AI系统面临的两大难题。动态规划让AI能够进行真正的探索式研究，而分层写作则有效管理了注意力资源，避免了信息过载带来的质量下降。WebWeaver因此能够处理比以往任何AI系统都更复杂、更深入的研究任务。

三、记忆管理的艺术：如何让AI避免"信息消化不良"

在WebWeaver的整个工作流程中，有一个看似不起眼但极其关键的组件——记忆银行系统。这个系统的重要性可以用一个生动的比喻来理解：如果把AI的研究过程比作烹饪一道复杂的大餐，那么记忆银行就像是一个设计精良的厨房，它不仅要能储存各种食材，还要能让厨师在需要时快速找到合适的配料。

传统AI系统在处理大量信息时面临的最大挑战就是"信息消化不良"。当它们需要处理超过100个网页和PDF文档，总计超过10万个词汇的信息时，就像是一个人试图同时记住一座图书馆里所有书籍的内容。人类的大脑有选择性注意和分层记忆的机制，但传统AI缺乏这种能力，结果就是要么遗漏重要信息，要么产生混乱的输出。

WebWeaver的记忆银行系统采用了一种巧妙的"分层存储"策略。当规划智能体搜索到新信息时，它不会简单地将原始网页内容存储起来，而是会进行两层处理。第一层是"精华提取"，AI会分析网页内容，提取出与研究主题直接相关的核心信息，就像是一个经验丰富的研究助手会从一篇长文章中标记出重点段落。第二层是"证据归档"，这些核心信息会被转化为结构化的证据条目，每个条目都包含详细的来源信息、可信度评估和主题标签。

这种分层存储的好处是多方面的。首先，它大大减少了存储空间的占用，因为只保留最相关的信息。其次，它提高了信息检索的效率，因为每个证据条目都有清晰的标签和分类。最重要的是，它保持了信息的可追溯性，任何一个结论都可以追溯到具体的来源，这对于确保研究结果的可信度至关重要。

记忆银行的另一个创新之处在于它的"智能索引"系统。这个系统不仅仅是简单的关键词匹配，而是能够理解不同信息之间的语义关联。比如，当写作智能体需要撰写关于"市场趋势"的章节时，索引系统不仅会找到直接提到"市场趋势"的证据，还会找到讨论"消费者行为变化"、"技术发展影响"等相关主题的信息。这种智能关联让AI能够进行更加全面和深入的分析。

在实际运行过程中，记忆银行还采用了一种"动态权重"机制。不同证据的重要性会根据其在整个研究框架中的位置而动态调整。那些支撑主要观点的证据会被赋予更高的权重，而那些提供补充信息的证据权重相对较低。这种机制确保了最重要的信息能够在最需要的时候被优先调用。

写作智能体与记忆银行的交互过程体现了WebWeaver设计的精妙之处。当写作智能体开始撰写某个特定章节时，它会向记忆银行发出精确的查询请求，就像是一个学者向图书管理员询问特定主题的资料。记忆银行会返回最相关的证据集合，而不是所有可能相关的信息。这种精确匹配避免了信息过载，让写作智能体能够专注于当前任务。

更重要的是，记忆银行还实现了"用后清理"机制。当某个证据被用于撰写特定章节后，它在写作智能体的工作记忆中会被标记为"已使用"，并被一个简短的摘要所替代。这样做的好处是双重的：一方面避免了重复使用相同证据导致的内容冗余，另一方面保持了工作记忆的清洁，让AI能够始终保持最佳的认知状态。

这种记忆管理策略的效果是显著的。在处理复杂研究任务时，WebWeaver能够保持始终如一的输出质量，不会因为信息量的增加而出现性能下降。这与传统AI系统形成了鲜明对比，后者往往在处理大量信息时会出现"注意力涣散"的问题，导致输出质量的显著下降。

记忆银行系统的成功还在于它很好地模拟了人类专家的工作方式。优秀的研究者通常会维护一个个人的知识库，其中包含精心整理的资料和见解。他们在写作时不会试图同时回忆所有相关信息，而是会根据当前需要调取特定的知识片段。WebWeaver的记忆银行正是这种人类智慧的技术实现，它让AI能够像人类专家一样进行高效的知识管理和运用。

四、实验验证：WebWeaver如何在权威测试中脱颖而出

为了验证WebWeaver的实际效果，研究团队在三个国际公认的深度研究评测基准上进行了全面测试。这些测试就像是为AI系统安排的"期末考试"，每一个都检验着AI在不同场景下的研究能力。测试结果不仅证明了WebWeaver的优越性，更重要的是揭示了其设计理念的正确性。

DeepResearch Bench是第一个测试平台，它被誉为深度研究AI的"高考"。这个基准包含100个博士级别的复杂研究任务，涵盖22个不同领域，从科学技术到金融商务，从软件工程到艺术设计。每个任务都需要AI从海量信息中提取洞察，形成具有专业水准的研究报告。在这个极具挑战性的测试中，WebWeaver取得了50.62分的优异成绩，这个分数不仅超越了所有其他开源系统，甚至比一些知名的商业AI产品表现更好。

更令人印象深刻的是WebWeaver在各个评估维度上的均衡表现。在综合性评估中，它获得了51.29分，这意味着它能够全面覆盖复杂主题的各个方面，不会出现明显的知识盲区。在洞察深度方面，它达到了51.00分，证明了它不仅能收集信息，更能从中提炼出有价值的见解。在指令遵循和可读性方面，它也都获得了接近50分的高分，显示出均衡的综合能力。

特别值得关注的是WebWeaver在引用准确性方面的表现。它的引用准确率达到了93.37%，这个数字的意义远超表面的统计指标。在学术研究中，引用的准确性直接关系到研究结果的可信度。传统AI系统经常出现"幻觉引用"的问题，即编造并不存在的信息来源。WebWeaver接近完美的引用准确率表明，它的记忆银行系统和引用机制运行得非常成功，每个结论都能追溯到可靠的来源。

第二个测试平台DeepConsult专门评估AI在商业咨询场景下的表现。这个测试的特殊之处在于它采用了"对比评估"的方式，让不同AI系统就同一个商业问题提供解决方案，然后由专业评估者判断哪个方案更优。在这种直接对抗的测试中，WebWeaver展现出了压倒性的优势，赢得了66.86%的对比，平均质量得分达到6.96分。这个结果特别有说服力，因为它反映的是在实际应用场景中，专业人士对WebWeaver输出质量的认可。

DeepResearchGym是第三个测试平台，它使用的是来自真实用户的查询问题。这些问题没有标准答案，更接近现实世界中人们遇到的复杂疑问。在这个测试中，WebWeaver获得了96.77分的惊人高分，几乎达到了满分水平。这个成绩在深度、广度、平衡性、支撑度等各个维度上都表现优异，其中在深度和广度两个维度上甚至达到了接近满分的水平。

为了更深入地理解WebWeaver成功的原因，研究团队还进行了详细的消减实验。他们分别测试了没有动态大纲优化和没有分层写作机制的版本，结果发现性能都有显著下降。这证明了WebWeaver的每个核心组件都是必要的，它们共同构成了一个不可分割的整体。

最有趣的发现是关于"大纲优化轮次"的统计数据。数据显示，大约59%的研究任务需要2轮大纲优化，21%需要3轮，只有15%的任务在第一轮就能确定最终大纲。这个统计结果生动地说明了动态规划的重要性——如果采用传统的静态大纲方法，超过80%的研究任务都无法达到最佳效果。

研究团队还对WebWeaver的工作统计进行了详细分析。平均而言，规划智能体会进行大约16次搜索，处理超过100个网页，收集67000多个证据词汇。写作智能体则会进行25个写作步骤，最终产出26000多词的综合报告。这些数字展现了WebWeaver处理复杂任务的能力规模，同时也解释了为什么传统的一次性处理方法会失败——这样的信息量远超任何AI系统一次性处理的能力上限。

通过与其他先进AI系统的对比，WebWeaver的优势变得更加明显。在与分层写作的对比中，传统的"暴力生成"方法在洞察力方面的得分从50.02分下降到40.97分，在可读性方面从49.79分下降到42.29分。这种显著的性能差异证明了WebWeaver设计理念的正确性：复杂的研究任务需要复杂而精巧的处理机制，简单粗暴的方法注定会失败。

五、技术普及的突破：让小模型也能做深度研究

WebWeaver团队面临的一个重要挑战是如何让这种先进的研究能力不仅仅局限于大型、昂贵的AI模型。虽然WebWeaver在大型模型上的表现令人印象深刻，但如果普通用户无法负担这样的计算成本，那么这项技术的价值就会大打折扣。为了解决这个问题，研究团队开发了一种创新的"知识传授"方法，让相对较小的AI模型也能掌握深度研究的技能。

这种方法的核心思想类似于师傅带徒弟的传统学习模式。研究团队首先让大型的"教师模型"使用WebWeaver框架处理了大量的研究任务，记录下整个过程中的思考步骤、搜索策略和写作技巧。这些记录就像是经验丰富的研究员留下的详细工作笔记，包含了进行高质量研究的全部秘诀。

但是，简单地记录工作过程还不够，关键在于如何筛选出真正有价值的"教学材料"。团队采用了严格的质量控制标准，只保留那些成功完成整个研究流程并严格遵循预定格式的轨迹记录。这个筛选过程就像是从海量的学习材料中挑选出最优秀的范例，确保"学生模型"学到的都是最佳实践。

最终，团队构建了一个包含3300个高质量规划轨迹和3100个写作轨迹的训练数据集，命名为WebWeaver-3k。这个数据集的价值不仅在于数量，更在于质量。每个轨迹都展现了处理复杂研究任务的完整过程，包括平均15个搜索步骤、2轮以上的大纲优化，以及对超过62000个证据词汇的处理。

使用这个数据集对较小的AI模型进行训练后，效果令人惊喜。以Qwen3-30b模型为例，在接受WebWeaver-3k训练之前，它在DeepResearch Bench上的得分只有46.77分，引用准确率更是低至25%，基本上无法用于实际的研究工作。但经过训练后，它的总体得分提升到48.11分，引用准确率飙升至85.90%，已经达到了实用的水平。

这种提升不仅仅是数字上的改变，更代表了能力的质的飞跃。训练前的模型虽然具备基本的语言理解和生成能力，但缺乏系统的研究方法论。它可能会随意编造引用来源，或者在面对复杂任务时采用简单的复制粘贴策略。训练后的模型则真正掌握了研究的精髓：如何动态调整研究方向，如何精确引用信息来源，如何组织逻辑清晰的论述。

更重要的是，这种训练方法证明了复杂的认知技能是可以通过适当的方法进行传授的。过去，人们普遍认为深度研究、批判性思维这样的高级认知能力只能通过长期的实践和积累来获得。WebWeaver-3k的成功表明，如果有合适的"教材"和"教学方法"，AI模型可以在相对较短的时间内掌握这些技能。

这种技术普及的意义是深远的。它意味着高质量的AI研究助手不再是大公司和大机构的专利，中小企业、学术研究者甚至个人用户都有可能获得这样的工具。这种民主化的趋势对于知识创新和科研发展都具有重要意义。

从技术角度来看，WebWeaver-3k的成功还验证了一个重要假设：AI的"智能"在很大程度上来自于"经验"的积累和"方法"的掌握，而不仅仅是模型规模的扩大。一个经过适当训练的小模型可能比一个未经专门训练的大模型在特定任务上表现更好。这个发现对于AI技术的发展方向具有重要指导意义。

六、人机协作的新模式：重新定义AI研究助手的角色

WebWeaver的成功不仅仅是技术上的突破，更重要的是它开启了人机协作的新模式。过去，AI工具往往扮演着"高级搜索引擎"或"智能秘书"的角色，它们能够快速找到信息或完成简单的任务，但在需要深度思考和创造性洞察的工作中作用有限。WebWeaver则展现了AI作为"研究合作伙伴"的巨大潜力。

在这种新的合作模式中，AI不再是被动的工具，而是主动的研究参与者。它具备了独立的研究判断能力，能够根据发现的新信息调整研究方向，甚至能够识别出人类可能忽略的重要线索。这种能力让人机合作变得更加平等和高效，人类研究者可以将更多精力投入到创造性思考和战略决策上，而将信息收集、整理和初步分析的工作交给AI来完成。

这种合作模式的优势在实际应用中已经得到了验证。在商业咨询场景中，使用WebWeaver的团队能够在更短时间内完成更全面的市场调研和竞争分析。在学术研究中，研究者可以利用WebWeaver快速梳理某个领域的研究现状，识别知识空白和研究机会。在政策制定中，决策者可以通过WebWeaver获得更全面、更客观的信息支持。

但WebWeaver的价值不仅在于提高效率，更在于提升研究质量。传统的研究过程往往受限于研究者的时间和精力，很难做到真正的全面和深入。即使是最勤奋的研究者，也不可能在有限的时间内阅读和分析所有相关文献。WebWeaver则能够处理人类无法处理的信息量，从中提炼出人类可能错过的重要观点和联系。

这种能力特别体现在WebWeaver对"弱信号"的识别上。在复杂的信息环境中，往往存在一些看似不重要但实际上具有重大意义的信息片段。这些"弱信号"可能预示着重要的趋势变化或新的研究方向，但常常被淹没在信息的海洋中。WebWeaver的动态研究能力让它能够捕捉到这些微弱但重要的信号，为研究者提供意想不到的洞察。

从更广阔的视角来看，WebWeaver代表了AI发展的一个重要方向：从"工具AI"向"伙伴AI"的转变。工具AI只能执行预定的任务，而伙伴AI则能够理解研究的目标和背景，主动提供有价值的建议和洞察。这种转变不仅仅是技术能力的提升，更是AI与人类关系的根本性改变。

这种新的人机关系也带来了一些需要思考的问题。当AI能够进行独立的研究判断时，如何确保其研究方向符合人类的价值观和利益？当AI能够发现人类可能忽略的信息时，如何平衡AI的建议和人类的直觉？这些问题没有标准答案，需要在实践中不断探索和完善。

但无论如何，WebWeaver已经证明了AI在深度研究领域的巨大潜力。它不是要取代人类研究者，而是要成为他们最得力的合作伙伴。在这种合作中，人类负责提供创造性思维、价值判断和战略指导，AI负责信息处理、模式识别和逻辑分析。这种优势互补的合作模式可能是未来知识工作的主流形态。

更重要的是，WebWeaver的成功为其他领域的AI发展提供了重要启示。它证明了通过深入理解人类认知过程并将其转化为AI算法，可以创造出真正有价值的AI系统。这种"认知工程"的方法可能比单纯追求模型规模扩大更有效，也更有可能产生真正的AI突破。

随着WebWeaver技术的不断完善和普及，我们有理由相信，深度研究将不再是少数专家的专利，而将成为每个知识工作者都能掌握的基本技能。这种变化可能会深刻影响教育、科研、商业决策等各个领域，推动整个社会向更加理性、更加基于证据的决策模式转变。在这个过程中，WebWeaver不仅仅是一个技术工具，更是开启智能时代新篇章的钥匙。

说到底，WebWeaver的意义远超其技术本身。它代表了人类对于智能机器的一种新的理解和期待：不是冷冰冰的计算工具，而是能够理解、学习和协作的智能伙伴。在这样的伙伴关系中，人类的创造力和AI的处理能力相互融合，可能会产生前所未有的知识创新和洞察发现。这种可能性让我们对未来充满期待，也让我们思考如何更好地设计和使用这样的智能系统，让它们真正为人类的福祉服务。对于想要深入了解WebWeaver技术细节的读者，可以访问阿里巴巴团队发布的开源项目和论文，那里有更多关于算法实现和实验设计的详细信息。

Q&A

Q1：WebWeaver与传统AI搜索工具有什么本质区别？

A：WebWeaver采用双智能体协作模式，一个负责动态制定研究计划，另一个负责分章节撰写。这完全不同于传统AI的固定大纲搜索模式。WebWeaver能在研究过程中不断调整方向，发现新线索，就像真正的研究员一样灵活应变，而不是机械地按预设路径工作。

Q2：WebWeaver如何解决AI处理大量信息时的"消化不良"问题？

A：WebWeaver使用分层记忆银行系统，将搜集的信息精华提取并结构化存储，写作时只调取当前章节需要的证据，用完就清理。这就像厨师做菜时只取需要的食材，而不是把整个仓库的东西都搬到厨房，有效避免了信息过载导致的质量下降。

Q3：普通用户能使用WebWeaver技术吗？成本会很高吗？

A：研究团队开发了WebWeaver-3k训练数据集，能让较小的AI模型也掌握深度研究技能。经过训练的30B参数模型就能达到实用水平，大大降低了使用成本。虽然目前主要是研究阶段，但技术普及的障碍正在被逐步消除，未来有望让更多用户享受到这种能力。