在人工智能與數據科學的交匯處，一個名爲 InfoSeek 的框架正在積極開發中，旨在爲複雜的深度研究任務提供高質量的數據合成。InfoSeek 採用了一種雙代理系統，通過挖掘大量文本中的實體和關係，逐步構建出一棵研究樹，並模糊處理其中的中間節點，以確保生成有效的子問題。這一過程最終將這些研究樹轉化爲自然語言問題，要求解答者遍歷整個層級結構，以獲取全面的答案。

InfoSeek 的研發團隊已在知名平臺上發佈了相關數據集，以支持研究者在各自領域內的探索。以 “Russet sparrow”（紅胸朱雀）爲例，研究樹的構建涉及多個層級的實體和關係，從命名者 John Gould 到他的妻子 Elizabeth Gould，再到與該物種相關的特徵。通過這種結構化的方式，研究者能夠清晰地看到每一個問題是如何被分解和解答的。

另一示例是關於 SV Werder Bremen（女子足球隊）的研究，該團隊的首個進球者 Doreen Nabwire，與其背後的發展機構 Mathare Youth Sports Association 和她的出生地 Korogocho 之間的複雜關係，也在 InfoSeek 的框架下得到了有效呈現。通過這種方式，研究者可以在多層次的結構中提取出關鍵的信息，深化對問題的理解。

InfoSeek 還在傳統的多跳基準測試中展現出了強大的性能，尤其是在 BrowseComp-Plus 上，訓練模型的表現頗具競爭力。這爲未來的研究提供了新的工具和思路，推動着數據合成技術的進一步發展。

當前，InfoSeek 的代碼和數據已在 Apache2.0許可證下發布，允許學術研究和商業用途，並鼓勵在使用時給予適當的引用。此外，開發團隊也呼籲社區的支持，希望能獲得更多的關注與反饋，以推動項目的持續改進與創新。

項目:https://github.com/VectorSpaceLab/InfoSeek

劃重點:

🔍 InfoSeek 是一個雙代理系統，通過挖掘文本中的實體和關係，構建複雜的研究樹，生成高質量的數據集。  

🌳 研究示例涵蓋了鳥類和女子足球隊，通過結構化的方式展現多層次信息，便於理解和分析。  

📈 InfoSeek 在傳統的多跳基準測試中表現出色，促進數據合成技術的發展，爲未來研究提供新工具。