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　　该项研究的主要发现如下：（1）对于复杂信息获取任务，端到端 Agentic RL 训练相比直接蒸馏老师轨迹能更好地实现 Search Intensity Scaling，从而带来平均 10 PCT 效果提升；（2）基于真实互联网搜索 API 和数据集进行训练，相比基于 Wikipedia，能够学到更多有效推理模式；（3）基于 Search Intensity Scaling，DeepDiver 的检索和推理能力可以从客观题泛化至主观生成任务。

　　这些受限的训练语料和环境，阻碍了 LLM 学习动态地决定何时何地进行搜索，以及如何根据需求调整搜索深度和频率。研究团队将这种缺失的能力定义为Search Intensity Scaling (SIS)—— 一种在充满模糊、信息冲突的高噪音环境下，LLM 为了突破困境而涌现出的信息检索能力，通过 SIS，模型会根据问题难易程度动态的调整搜索频率和深度，而不是妥协于验证不足的答案上。为此，研究团队认为只有在真实互联网环境下，用真实互联网数据进行探索式训练，才能使模型涌现真正的高阶信息检索和推理能力。

　　他是一名 NBA 状元秀球员，他曾效力于 76 人、掘金、活塞等队，他入选了最佳新秀一阵，然而他没拿到过总冠军，他有超过 170 + 次数的两双数据，他是谁？-- 答案： Joe Smith （艾佛森并不满足两双数据的描述）她凭借多个经典古装角色深入人心，她曾经签约了海外的唱片公司推出过多语种音乐专辑，她主演的某部古装剧更因播放量创纪录被国家馆藏机构收录，更令她凭此剧斩获某电视节最高奖项，她是谁？-- 答案：刘亦菲2020 年 10 月至 2024 年 4 月期间，华为公司与孝感市政府进行了几次合作洽谈？每次洽谈的主要领导是谁？-- 答案：2 次洽谈，第一次是 2020 年时任市委书记、市长吴海涛与湖北公司总经理孟少云。第二次是 2024 年市委副书记、市长吴庆华与华为技术有限公司高级副总裁杨瑞凯。

　　Wiki 猜谜类数据：研究团队收集了大部分 LLM 的 cutoff knowledge date 后的 Wiki 语料，在语料中选取特定实体作为谜底，然后罗列出与该实体有关的特性作为谜面，再将其中部分特性隐藏化、模糊化（如示例中的「超过 170 + 次数」，「签约了海外的唱片公司」分别代表「172 次两双数据」，「签约了日本的唱片公司」），增加解题难度。真实用户问题：基于现网真实用户问题及其搜索返回结果，构建多篇网页交叉验证的问题。

　　DeepDiver 系统地探讨了 LLM 在真实互联网环境下解决知识密集型问题的能力。通过强化学习与真实互联网搜索引擎的结合，该研究实现了 Search Intensity Scaling，使模型能根据任务难度自适应调整搜索强度。在 WebPuzzle 和多项基准测试中，7B 规模的 DeepDiver 展现出与 671B DeepSeek-R1 相当的表现，验证了该方法的有效性。Agentic RL 训练技术在 Agent 发展中逐步显现出重要价值，本工作提供了搜索引擎环境下的具体参考。

　　县医院是全县医疗行业的排头兵，是全县规模最大、整体技术水平最高、功能最全、责任最重的综合医院，它不仅担负着全县**万人的医疗保障，还担负着教学、科研、培训等任务。多年来县医院始终保持了快速而稳健的发展势头，各项工作始终走在全县医疗单位的前面。20xx年县医院在顺利完成新医院的搬迁同时各项工作又取得了显著成绩，业务总量明显增加，业务范围不断扩大，医疗质量稳步提高，医德医风明显好转。成绩的取得归功于医院团结、务实、锐意创新的领导班子，归功于一支服从大局、爱岗敬业、默默奉献的职工队伍，归功于严格、规范、高效的内部管理体系。刚才，**院长对20xx年度医院年度工作进行了全面的总结就20xx年工作进行了具体部署，我完全同意，下面，我就在医疗卫生体制改革的大环境下医院如何健康持续发展讲几点意见，供大家参考。