OpenSeeker-v2：利用高信息量、高难度轨迹突破搜索智能体的极限

本研究提出了一种仅通过监督微调（SFT）训练前沿搜索智能体的高效方法。该方法基于三项关键数据合成改进：扩展知识图谱规模、增加工具集以及进行严格的低步数过滤。仅使用1.06万条数据训练的OpenSeeker-v2，在四个基准测试中均取得了领先性能，全面超越了采用复杂CPT+SFT+RL流程训练的同类模型。这是首个由纯学术团队仅通过SFT实现的、在同等模型规模与范式下的顶尖搜索智能体，其模型权重将开源以促进社区研究。