DeepResearch
[Paper Note] Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning, Chengwen Liu+, arXiv'26, 2026.01
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#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #AIAgents #Evaluation #MultiModal #VisionLanguageModel #4D (Video) #One-Line Notes Issue Date: 2026-01-14 GPT Summary- VideoDRは、ビデオを基にしたオープンドメインのビデオ質問応答のための新たな深層研究ベンチマークで、フレーム間の視覚的手がかり抽出やインタラクティブなウェブ検索、マルチホップ推論を要求する。高品質なビデオサンプルを提供し、複数のマルチモーダル大規模言語モデルの評価を行った結果、エージェントの性能はワークフローに依存することが示された。VideoDRは次世代ビデオ深層研究エージェントへの重要な課題を明らかにする。 Comment
元ポスト:
初めてのvideo deep researchベンチマークとのこと
[Paper Note] Step-DeepResearch Technical Report, Chen Hu+, arXiv'25, 2025.12
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#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #Evaluation #Reasoning #Proprietary #mid-training #KeyPoint Notes #Rubric-based Issue Date: 2025-12-24 GPT Summary- Step-DeepResearchは、LLMを用いた自律エージェントのためのコスト効率の良いエンドツーエンドのシステムであり、意図認識や長期的意思決定を強化するためのデータ合成戦略を提案。チェックリストスタイルのジャッジャーにより堅牢性を向上させ、中国ドメイン向けのADR-Benchを設立。実験では、Step-DeepResearchが高いスコアを記録し、業界をリードするコスト効率で専門家レベルの能力を達成したことを示した。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
ざっくり言うと、シンプルなReAct styleのagentで、マルチエージェントのオーケストレーションや複雑で重たいワークフロー無しで、OpenAI, GeminiのDeepResearchと同等の性能を達成してとり、ポイントとしてこれらの機能をはmid-training段階で学習してモデルのパラメータとして組み込むことで実現している模様。
mid trainingは2段階で構成され、trajectoryの長さは徐々に長いものを利用するカリキュラム方式。
最初のステージでは以下の4つのatomicスキルを身につけさせる:
- Planning & Task Decomposition
- Deep Information Seeking
- Reflection & Verification
- Reporting
これらのatomic skillを身につけさせる際には、next token predictionをnext action predictionという枠組みで学習し、アクションに関するトークンの空間を制限することで効率性を向上（ただし、具体性は減少するのでトレードオフ）という形にしているようだが、コンセプトが記述されているのみでよくわからない。同時に、学習データの構築方法もデータソースとおおまかな構築方法が書かれているのみである。ただし、記述内容的には各atomicmskilvごとに基本的には合成データが作成され利用されていると考えてよい。
たとえばplanningについては論文などの文献のタイトルや本文から実験以後の記述を除外し、研究プロジェクトのタスクを推定させる（リバースエンジニアリングと呼称している）することで、planningのtrajectoryを合成、Deep Information SeekingではDB Pediaなどのknowledge graphをソースとして利用し、字数が3--10程度のノードをseedとしそこから（トピックがドリフトするのを防ぐために極端に次数が大きいノードは除外しつつ）幅優先探索をすることで、30--40程度のノードによって構成されるサブグラフを構成し、そのサブグラフに対してmulti hopが必要なQuestionを、LLMで生成することでデータを合成しているとのこと。
RLはrewardとしてルーブリックをベースにしたものが用いられるが、strong modelを用いて
- 1: fully satisfied
- 0.5: partially satisfied
- 0: not satisfied
の3値を検討したが、partially satisfiedが人間による評価とのagreementが低かったため設計を変更し、positive/negative rubricsを設定し、positivルーブリックの場合はルーブリックがfully satisfiedの時のみ1, negativeルーブリックの方はnot satisfiedの時のみ0とすることで、低品質な生成結果に基づくrewardを無くし、少しでもネガティブな要素があった場合は強めのペナルティがかかるようにしているとのこと（ルーブリックの詳細は私が見た限りは不明である。Appendix Aに書かれているように一瞬見えたが具体的なcriterionは書かれていないように見える）。
[Paper Note] Deep Research: A Systematic Survey, Zhengliang Shi+, arXiv'25, 2025.11
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#Survey #Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents Issue Date: 2025-12-03 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）は、テキスト生成から問題解決へと進化しているが、複雑なタスクには批判的思考や情報源の検証が求められる。最近の研究では、LLMsの推論能力を外部ツールと組み合わせる「深い研究（DR）」が注目されており、本調査はその体系的な概要を提供する。主な貢献は、三段階のロードマップの形式化、クエリ計画や情報取得などの重要コンポーネントの導入、最適化技術の要約、評価基準と課題の統合である。研究の進展に応じて、調査は継続的に更新される。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] MiroThinker: Pushing the Performance Boundaries of Open-Source Research Agents via Model, Context, and Interactive Scaling, MiroMind Team+, arXiv'25, 2025.11
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#Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #Reasoning #OpenWeight Issue Date: 2025-11-19 GPT Summary- MiroThinker v1.0は、ツール強化推論と情報探索能力を向上させるオープンソースの研究エージェントで、モデルと環境の相互作用を深めるインタラクションスケーリングを採用。256Kのコンテキストウィンドウを持ち、最大600回のツールコールを実行可能で、従来のエージェントを上回る精度を達成。インタラクションの深さがモデルの性能を向上させることを示し、次世代の研究エージェントにおける重要な要素として位置づけられる。 Comment
関連:
- DR Tulu: An open, end-to-end training recipe for long-form deep research, AI2, 2025.11
元ポスト:
HF: https://huggingface.co/miromind-ai/MiroThinker-v1.0-72B
ポイント解説:
[Paper Note] Tongyi DeepResearch Technical Report, Tongyi DeepResearch Team+, arXiv'25, 2025.10
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#Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents Issue Date: 2025-10-30 GPT Summary- 「Tongyi DeepResearch」は、長期的な情報探索のために設計されたエージェント型大規模言語モデルで、エンドツーエンドのトレーニングフレームワークを用いて自律的な深い研究を促進します。完全自動のデータ合成パイプラインにより、人間のアノテーションに依存せず、スケーラブルな推論を実現。305億のパラメータを持ち、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、オープンソースとしてコミュニティに提供されます。 Comment
pj page: https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/
元ポスト:
[Paper Note] Synthesizing Agentic Data for Web Agents with Progressive Difficulty Enhancement Mechanisms, Shrey Pandit+, arXiv'25, 2025.10
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#EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel #Supervised-FineTuning (SFT) #AIAgents #SyntheticData #Diversity #Verification #LongHorizon Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- Webベースの「ディープリサーチ」エージェントは、長期的なインタラクションを通じて複雑な質問応答タスクを解決することを目指すが、従来の方法は推論の複雑さを捉えきれない。そこで、タスクの複雑さを段階的に増加させる二段階のデータ合成パイプラインを導入し、ベースラインエージェントが質問に挑戦し、事実確認を行う。実験により、提案したデータセットが既存のものよりも効果的な訓練を可能にし、ツール使用アクションの多様性が2倍であることが示された。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] LiveResearchBench: A Live Benchmark for User-Centric Deep Research in the Wild, Jiayu Wang+, arXiv'25, 2025.10
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#Pocket #NLP #Dataset #UserBased #AIAgents #Evaluation #read-later #Selected Papers/Blogs #Live Issue Date: 2025-10-18 GPT Summary- 深層研究は、ライブウェブソースから情報を検索・統合し、引用に基づいたレポートを生成する技術であり、評価にはユーザー中心、動的、明確、多面的な原則が必要。既存のベンチマークはこれらを満たしていないため、LiveResearchBenchを導入し、100の専門家がキュレーションしたタスクを提供。さらに、レポート評価のためにDeepEvalを提案し、品質を包括的に評価するプロトコルを統合。これにより、17の深層研究システムの包括的な評価を行い、強みや改善点を明らかにする。 Comment
元ポスト:
データセットとソースコードがリリース:
dataset: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/LiveResearchBench
pj page: https://livedeepresearch.github.io/
[Paper Note] Scaling Long-Horizon LLM Agent via Context-Folding, Weiwei Sun+, arXiv'25, 2025.10
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#Pocket #NLP #ReinforcementLearning #AIAgents #SoftwareEngineering #read-later #Selected Papers/Blogs #ContextEngineering #KeyPoint Notes #LongHorizon #ContextRot #ContextFolding Issue Date: 2025-10-18 GPT Summary- 「Context-Folding」フレームワークを提案し、LLMエージェントがサブタスクを処理しつつコンテキストを管理する方法を示す。FoldGRPOを用いた強化学習により、複雑な長期タスクで10倍小さいコンテキストを使用し、従来のモデルを上回る性能を達成。 Comment
pj page: https://context-folding.github.io
元ポスト:
エージェントはロールアウト時にサブタスクを別ブランチで分岐させ、分岐させたブランチは独立したコンテキストを持ち、サブタスクを実行し結果を返す。メインブランチは受け取った結果に対してcontext managerを適用してfoldingしてメインブランチのcontextに加えて処理を続行することで、サブタスクを高い性能で実行しつつ、contextの肥大化を抑える。
これらfoldingを実施するはcontext manager（learnable）やポリシーはFoldGRPOと呼ばれるRLで学習され、
- メインブランチのcontextが肥大しない
- サブタスクがout of scopeとならない
- agenticタスクが失敗しない
となるように設計された報酬によって学習される。
所見:
[Paper Note] WebWeaver: Structuring Web-Scale Evidence with Dynamic Outlines for Open-Ended Deep Research, Zijian Li+, arXiv'25
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#Multi #Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #Planning #LongSequence #read-later #memory Issue Date: 2025-09-17 GPT Summary- 本論文では、AIエージェントがウェブ情報を統合してレポートを作成するオープンエンド深層研究（OEDR）に取り組み、WebWeaverという新しい二重エージェントフレームワークを提案。プランナーが証拠取得とアウトライン最適化を交互に行い、ライターが情報を階層的に検索してレポートを構成することで、長いコンテキストの問題を軽減。提案手法は主要なOEDRベンチマークで新たな最先端を確立し、高品質なレポート生成における人間中心のアプローチの重要性を示した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] WebResearcher: Unleashing unbounded reasoning capability in Long-Horizon Agents, Zile Qiao+, arXiv'25
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #AIAgents #read-later Issue Date: 2025-09-17 GPT Summary- 新しいフレームワーク「WebResearcher」を提案し、AIエージェントが外部ソースから知識を自律的に発見・統合する方法を示す。WebResearcherは、深層研究をマルコフ決定過程として再定式化し、報告書に発見を統合することで文脈の問題を克服。また、スケーラブルなデータ合成エンジン「WebFrontier」を用いて高品質なトレーニングデータを生成し、ツール使用能力を向上させる。実験により、WebResearcherは最先端の性能を達成し、商用システムを上回ることが確認された。 Comment
元ポスト:
blog: https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/
OpenAI DeepResearchとベンチマーク上で同等の性能を実現したopenweightモデル
ベンチマーク:
- [Paper Note] Humanity's Last Exam, Long Phan+, arXiv'25
- [Paper Note] BrowseComp: A Simple Yet Challenging Benchmark for Browsing Agents, Jason Wei+, arXiv'25
- GAIA: a benchmark for General AI Assistants, Grégoire Mialon+, N/A, arXiv'23
- [Paper Note] WebWalker: Benchmarking LLMs in Web Traversal, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, NAACL'25
- [Paper Note] BrowseComp-ZH: Benchmarking Web Browsing Ability of Large Language
Models in Chinese, Peilin Zhou+, arXiv'25
[Paper Note] DeepDive: Advancing Deep Search Agents with Knowledge Graphs and Multi-Turn RL, Rui Lu+, arXiv'25
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#Multi #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #ReinforcementLearning #PostTraining #GRPO Issue Date: 2025-09-15 GPT Summary- DeepDiveは、LLMsにブラウジングツールを追加し、複雑なタスクの解決を目指す深い検索エージェントです。オープンな知識グラフから難解な質問を自動合成し、マルチターン強化学習を適用することで、長期的な推論能力を向上させます。実験により、DeepDive-32Bは複数のベンチマークで優れた性能を示し、ツール呼び出しのスケーリングと並列サンプリングを可能にしました。すべてのデータとコードは公開されています。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher via A Knowledge-Informed Trajectory Synthesis Framework, Ailing Yu+, arXiv'25
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#Pocket #NLP #Supervised-FineTuning (SFT) #ReinforcementLearning #Reasoning #PostTraining #GRPO #Medical Issue Date: 2025-09-13 GPT Summary- 医療分野に特化した深層研究エージェントを提案。医療知識グラフを用いたデータ合成とカスタム医療検索エンジンを統合し、複雑な質問-回答ペアを生成。新たな医療ベンチマークで最先端の結果を達成し、一般的な深層研究タスクでも競争力を維持。ドメイン特化型の革新が小型モデルの優位性を示す。 Comment
HF: https://huggingface.co/AQ-MedAI
元ポスト:
ベンチマーク:
- [Paper Note] MedBrowseComp: Benchmarking Medical Deep Research and Computer Use, Shan Chen+, arXiv'25
- [Paper Note] xbench: Tracking Agents Productivity Scaling with Profession-Aligned
Real-World Evaluations, Kaiyuan Chen+, arXiv'25
- GAIA: a benchmark for General AI Assistants, Grégoire Mialon+, N/A, arXiv'23
[Paper Note] SFR-DeepResearch: Towards Effective Reinforcement Learning for Autonomously Reasoning Single Agents, Xuan-Phi Nguyen+, arXiv'25
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#Pocket Issue Date: 2025-09-11 GPT Summary- 本研究では、複雑な推論能力を持つ自律単一エージェントモデルを開発し、Deep Research（DR）における情報検索と推論を効率化します。従来の指示に基づくシステムとは異なり、エージェントは文脈に応じて動的に行動を決定します。推論能力を維持しつつエージェントスキルを向上させるため、継続的強化学習（RL）を用いたシンプルなトレーニング手法を提案し、SFR-DR-20BモデルがHumanity's Last Examベンチマークで最大28.7%の成果を上げました。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] DeepScholar-Bench: A Live Benchmark and Automated Evaluation for Generative Research Synthesis, Liana Patel+, arXiv'25
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#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #read-later #Selected Papers/Blogs #Science #Live Issue Date: 2025-08-31 GPT Summary- 生成的研究合成の評価のために、DeepScholar-benchというライブベンチマークと自動評価フレームワークを提案。これは、ArXiv論文からクエリを引き出し、関連研究セクションを生成する実際のタスクに焦点を当て、知識合成、検索品質、検証可能性を評価。DeepScholar-baseは強力なベースラインを確立し、他の手法と比較して競争力のあるパフォーマンスを示した。DeepScholar-benchは依然として難易度が高く、生成的研究合成のAIシステムの進歩に重要であることを示す。 Comment
leaderboard: https://guestrin-lab.github.io/deepscholar-leaderboard/leaderboard/deepscholar_bench_leaderboard.html
元ポスト:
[Paper Note] WebWatcher: Breaking New Frontier of Vision-Language Deep Research Agent, Xinyu Geng+, arXiv'25
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#ComputerVision #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #AIAgents #SyntheticData #Evaluation #MultiModal #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-08-14 GPT Summary- WebWatcherは、視覚と言語の推論能力を強化したマルチモーダルエージェントであり、情報探索の困難さに対処する。合成マルチモーダル軌跡を用いた効率的なトレーニングと強化学習により、深い推論能力を向上させる。新たに提案されたBrowseComp-VLベンチマークでの実験により、WebWatcherは複雑なVQAタスクで他のエージェントを大幅に上回る性能を示した。 Comment
元ポスト:
公式:
[Paper Note] Deep Researcher with Test-Time Diffusion, Rujun Han+, arXiv'25
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #LLM-as-a-Judge #SelfCorrection Issue Date: 2025-07-25 GPT Summary- TTD-DRは、LLMsを用いた研究報告書生成の新しいフレームワークで、草案から始まり、デノイジングプロセスを通じて情報を動的に取り入れながら洗練される。自己進化アルゴリズムにより高品質なコンテキストを生成し、情報損失を減少させる。TTD-DRは、集中的な検索とマルチホップ推論を必要とするベンチマークで最先端の結果を達成し、既存の深層研究エージェントを上回る性能を示す。 Comment
元ポスト:
Self-Evolutionというのは、モデルのパラメータを更新するというものではなく、Agentに渡すContextをLLM-as-a-Judgeのスコアが改善するように、フィードバックとして得られるcritiqueなどを通じて反復的にoutput（＝別のAgentにcontextとして渡される情報）を洗練させていくような方法のことを指している模様。このようなプロセスを複数のパスで実施し、最終的にマージすることで高品質なoutput(context)を得る。
日本語解説: https://zenn.dev/knowledgesense/articles/5a341158c2c9ab
DR Tulu: An open, end-to-end training recipe for long-form deep research, AI2, 2025.11
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#Article #NLP #LanguageModel #OpenWeight #OpenSource #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-19 GPT Summary- RLERを用いて進化するルーブリックを構築し、長文深層研究モデルDR Tulu-8Bを開発。これにより、既存のモデルを大幅に上回る性能を実現し、クエリあたりのサイズとコストを削減。すべてのデータ、モデル、コードを公開し、深層研究システムの新しいインフラも提供。 Comment
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著者ポスト:
著者ポスト2:
著者ポスト3:
demoをほぼ無料で実施できるとのこと:
takeaway:
Tongyi DeepResearch: A New Era of Open-Source AI Researchers, Tongyi Lab, 2025.09
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#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #OpenWeight Issue Date: 2025-09-17 Comment
元ポスト:
ベンチマーク:
- [Paper Note] Humanity's Last Exam, Long Phan+, arXiv'25
- [Paper Note] BrowseComp: A Simple Yet Challenging Benchmark for Browsing Agents, Jason Wei+, arXiv'25
- GAIA: a benchmark for General AI Assistants, Grégoire Mialon+, N/A, arXiv'23
- [Paper Note] xbench: Tracking Agents Productivity Scaling with Profession-Aligned
Real-World Evaluations, Kaiyuan Chen+, arXiv'25
- [Paper Note] SimpleQA Verified: A Reliable Factuality Benchmark to Measure Parametric
Knowledge, Lukas Haas+, arXiv'25
- [Paper Note] WebWalker: Benchmarking LLMs in Web Traversal, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] Fact, Fetch, and Reason: A Unified Evaluation of Retrieval-Augmented Generation, Satyapriya Krishna+, NAACL'25
- [Paper Note] BrowseComp-ZH: Benchmarking Web Browsing Ability of Large Language
Models in Chinese, Peilin Zhou+, arXiv'25
関連研究:
- [Paper Note] WebWalker: Benchmarking LLMs in Web Traversal, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] WebDancer: Towards Autonomous Information Seeking Agency, Jialong Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] WebSailor: Navigating Super-human Reasoning for Web Agent, Kuan Li+, arXiv'25
- [Paper Note] WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking
Formalization, Zhengwei Tao+, arXiv'25
- [Paper Note] WebWatcher: Breaking New Frontier of Vision-Language Deep Research Agent, Xinyu Geng+, arXiv'25
- [Paper Note] WebResearcher: Unleashing unbounded reasoning capability in Long-Horizon
Agents, Zile Qiao+, arXiv'25
- [Paper Note] ReSum: Unlocking Long-Horizon Search Intelligence via Context
Summarization, Xixi Wu+, arXiv'25
- [Paper Note] WebWeaver: Structuring Web-Scale Evidence with Dynamic Outlines for
Open-Ended Deep Research, Zijian Li+, arXiv'25
- [Paper Note] WebSailor-V2: Bridging the Chasm to Proprietary Agents via Synthetic
Data and Scalable Reinforcement Learning, Kuan Li+, arXiv'25
- [Paper Note] Scaling Agents via Continual Pre-training, Liangcai Su+, arXiv'25
- [Paper Note] Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling, Runnan Fang+, arXiv'25
OpenManus, Liang+, FoundationAgents, 2025.04
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#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #Repository #OpenSource Issue Date: 2025-09-13
OpenDeepResearch, LangChain, 2025.07
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#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #Repository #OpenSource Issue Date: 2025-09-13 Comment
Kimi-Researcher End-to-End RL Training for Emerging Agentic Capabilities, MoonshotAI, 2025.06
Paper/Blog Link My Issue
#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #Blog #Proprietary Issue Date: 2025-09-13
Open-source DeepResearch – Freeing our search agents, HuggingFace, 2025.02
Paper/Blog Link My Issue
#Article #NLP #LanguageModel #AIAgents #OpenSource Issue Date: 2025-03-12