Video-DeepResearch는 ‘검색’ 전에 비디오 근거를 강제한다
Video-DeepResearch는 프레임 선택과 객체 crop 검색을 먼저 수행하게 한 뒤 웹 탐색을 풀어 주는 단계적 tool policy, SFT+GRPO 학습, 그리고 실제 시각 근거를 요구하는 VideoDR-Bench를 제안한다.
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AREX는 검증을 끝단 필터가 아니라 다음 조사 라운드의 제어 신호로 쓴다
BAAI의 AREX는 provisional answer를 제약별로 감사해 accept·refine·restart를 고르고, 검증된 근거와 미해결 조건만 남기는 autonomous context update로 긴 deep research를 재귀적으로 개...
SearchSwarm은 딥리서치 에이전트의 병렬화를 ‘위임 지능’ 학습 문제로 바꾼다
arXiv 2606.09730의 SearchSwarm은 메인 에이전트가 언제·무엇을 subagent에게 맡기고, 받은 근거 보고서를 어떻게 검증·통합할지 학습시키는 harness-guided SFT 접근으로 30B-A3B급 딥리서치 모델의 성능을 끌어...
QUEST는 딥리서치 에이전트를 합성 과제로 훈련한다
QUEST는 8K 합성 연구 과제와 rubric tree 보상, context management, MT→SFT→RL 파이프라인으로 2B~35B 공개 딥리서치 에이전트 패밀리를 만든다.
Direct Corpus Interaction은 검색 에이전트의 병목을 retriever가 아니라 interface로 본다
DCI는 임베딩 인덱스와 top-k 검색 API를 우회하고, 에이전트가 raw corpus를 grep·bash·read로 직접 탐색하게 만드는 검색 인터페이스 제안이다.
NVIDIA AI-Q는 딥리서치를 에이전트 하네스 밖의 전문 스킬로 분리한다
NVIDIA의 AI-Q agent skill은 Claude Code, Codex, OpenCode 같은 범용 에이전트 하네스가 리서치 파이프라인을 직접 재구현하지 않고, 로컬 또는 사내 AI-Q 서버에 장기 리서치 작업을 위임하도록 만드는 경계 설계다...