通义实验室推WebDancer智能体，多轮推理超GPT-4o，助力开源模型Deep Research
通义实验室推出WebDancer智能体，可完成多步信息检索任务，通过CRAWLQA和E2HQA创新数据合成方法及ReAct框架实现高效训练。实验显示，高质量Agentic数据对性能提升至关重要，长思维链虽有效但需优化非法生成问题。WebDancer在GAIA和WebWalkerQA等数据集上表现优异，未来将扩展工具与任务类型，推动开源智能体生态发展。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/ZFPyrO1on0mVCdVH11IXoQ
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