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最近，谷歌好像搞出了比OpenAI更强的Deep Research 原理逻辑如下 人写论文有一套“扩散-收敛”流程： 1. 先下笔成稿，哪怕很粗糙； 2. 不断查资料、补细节、修逻辑、加论据，每一轮都让文章更完善。 这个过程和扩散模型的“去噪”极为相似： 初稿是噪声，搜索验证、修订是去噪的过程。 如果让AI也能模拟“草稿-检索-修订-再检索”的闭环，会不会写得更好？ 谷歌团队发现还真的是这样。 把报告写作拆成三步： 1. 生成研究计划，列出关键领域。 2. 围绕每个领域，AI自动生成问题，分批搜索、总结，每次搜索都参考前一次上下文。 3. 把所有问题和答案串起来，生成初稿。 每一步，AI都用自进化算法，生成多个答案，LLM自动评分、融合。 直到所有信息都被充分挖掘、所有论据都被验证。 最终产出一份高质量、结构清晰的长文深度报告。 谷歌评测结果： 在长篇报告生成和多跳推理任务上，TTD-DR 均超越OpenAI DR。 长篇报告胜率达74.5%，已在Google Cloud Agentspace上线，支持企业级应用开发。