AI 每日资讯 — 2026-05-06
AI 每日资讯 — 2026-05-06 🔥 HuggingFace 每日论文 1. OpenSeeker-v2: Pushing the Limits of Search Agents with Informative and High-Difficulty Trajectories Yuwen Du, Rui Ye, Shuo Tang 本文提出OpenSeeker-v2，一种仅通过监督微调（SFT）即可实现前沿搜索能力的开源搜索智能体。针对当前搜索代理依赖庞大工业级预训练+持续预训练+强化学习流水线的问题，作者设计三项轻量数据合成策略：扩大知识图谱规模以增强探索广度、扩展工具集以提升功能覆盖、严格低步长过滤以提升轨迹质量。仅用10.6k高质量、高难度、信息丰富的搜索轨迹训练，30B参数规模的OpenSeeker-v2在BrowseComp（46.0%）、BrowseComp-ZH（58.1%）、Humanity's Last Exam（34.6%）和xbench（78.0%）上全面超越采用CPT+SFT+RL复杂流程的商用模型Tongyi DeepResearch，成为首个由纯学术团队基于SFT达成SOTA的同规模ReAct范式搜索代理。 PDF · arXiv · 代码 | ❤️ 35 2. SymptomAI: Towards a Conversational AI Agent for Everyday Symptom Assessment Joseph Breda, Fadi Yousif, Beszel Hawkins 本文提出SymptomAI——一种面向日常症状评估的对话式AI代理系统，旨在解决现有大语言模型在真实患者场景中症状识别与鉴别诊断（DDx）性能不明的问题。研究通过Fitbit应用部署五个AI代理，对13,917名参与者开展端到端症状访谈与DDx，构建了覆盖真实疾病分布与多样化表达的大规模对话语料。基于1,228例临床确诊样本及517例由专家小组耗时250+小时标注的黄金标准数据，SymptomAI的DDx准确率显著优于独立临床医生（OR=2.47, *p*<0.001）；采用主动症状采集策略的智能体表现亦远超用户主导式基线（*p*<0.001）。结果在普通美国人群样本（*n*=1,509）中得到外部验证，证实其泛化能力。 PDF · arXiv | ❤️ 3 3. A Benchmark for Interactive World Models with a Unified Action Generation Framework Jianjie Fang, Yingshan Lei, Qin Wan...