Анализ данных (Data analysis) dan repost
🚀 Step-DeepResearch - новый уровень AI-исследований
Команда Step представила Step-DeepResearch - end-to-end агент для глубоких исследований. Их главный тезис звучит мощно: поиск ≠ исследование.
Пока многие делают «умные веб-краулеры», здесь попытались воспроизвести мышление эксперта, а не просто сбор ссылок.
Что внутри
🧠 Архитектура
- Переход от *next-token prediction* к next-action decisioning - модель решает, какое действие делать дальше, а не просто генерирует текст
- Встроенная самокорректирующаяся логика - адаптивное планирование и проверка информации между источниками
- Без зоопарка из агентов - один, но эффективный агент, без multi-agent оверхеда
📚 Данные и поиск
- Поиск опирается на 20M+ научных работ
- 600+ премиальных индексов
- Фокус на качестве источников, а не на количестве веб-страниц
Метрики
🔥 61.42% на Research Rubrics - уровень Gemini, выше показателей OpenAI в этом бенчмарке
🔥 67.1% Win/Tie на ADR-Bench против топовых моделей
🔥 Отдельно отмечают качество цитирования и коммуникации - слабое место многих AI-агентов
Идея проста:
лучшее качество исследований, сильные ссылки и более доступная цена.
Бета уже запущена. Это шаг к тому, чтобы AI был не просто ассистентом, а полноценным исследовательским движком.
▪API Beta Access: https://wvixbzgc0u7.feishu.cn/share/base/form/shrcn8CP78PJgkjvvIh2C3EF3cc
▪Homepage: https://stepfun.ai/deep-research-invitation
▪Technical report: https://arxiv.org/pdf/2512.20491
▪Github: https://github.com/stepfun-ai/StepDeepResearch
@data_analysis_ml
Команда Step представила Step-DeepResearch - end-to-end агент для глубоких исследований. Их главный тезис звучит мощно: поиск ≠ исследование.
Пока многие делают «умные веб-краулеры», здесь попытались воспроизвести мышление эксперта, а не просто сбор ссылок.
Что внутри
🧠 Архитектура
- Переход от *next-token prediction* к next-action decisioning - модель решает, какое действие делать дальше, а не просто генерирует текст
- Встроенная самокорректирующаяся логика - адаптивное планирование и проверка информации между источниками
- Без зоопарка из агентов - один, но эффективный агент, без multi-agent оверхеда
📚 Данные и поиск
- Поиск опирается на 20M+ научных работ
- 600+ премиальных индексов
- Фокус на качестве источников, а не на количестве веб-страниц
Метрики
🔥 61.42% на Research Rubrics - уровень Gemini, выше показателей OpenAI в этом бенчмарке
🔥 67.1% Win/Tie на ADR-Bench против топовых моделей
🔥 Отдельно отмечают качество цитирования и коммуникации - слабое место многих AI-агентов
Идея проста:
лучшее качество исследований, сильные ссылки и более доступная цена.
Бета уже запущена. Это шаг к тому, чтобы AI был не просто ассистентом, а полноценным исследовательским движком.
▪API Beta Access: https://wvixbzgc0u7.feishu.cn/share/base/form/shrcn8CP78PJgkjvvIh2C3EF3cc
▪Homepage: https://stepfun.ai/deep-research-invitation
▪Technical report: https://arxiv.org/pdf/2512.20491
▪Github: https://github.com/stepfun-ai/StepDeepResearch
@data_analysis_ml