SearchEyes：通过搜索世界模拟迈向前沿多模态深度搜索智能
英文标题：SearchEyes: Towards Frontier Multimodal Deep Search Intelligence via Search World Simulation
论文提出 SearchEyes 框架，通过搜索世界模拟解决多模态搜索代理在多跳推理训练中的结构性脱节问题。现有流水线独立构建训练数据、搜索环境与奖励信号，导致合成数据难以反映真实搜索场景。SearchEyes 将这些要素统一在模拟环境中，旨在提升代理的泛化能力与深度搜索智能。该研究为构建面向真实世界应用的多模态搜索代理提供了新范式。
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SearchEyes：通过搜索世界模拟迈向前沿多模态深度搜索智能
摘要：arXiv:2607.05943v1 公告类型：新
摘要：训练多模态搜索代理执行多跳推理仍然充满挑战，其根本原因在于结构性的脱节：现有流水线独立地构建训练数据、搜索环境与奖励信号，这导致合成的策略难以迁移到真实搜索场景。本文提出 SearchEyes，一个通过搜索世界模拟来整合上述要素的框架，旨在推动前沿的多模态深度搜索智能。
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