华为Pangu DeepDiver：开启大型语言模型与搜索引擎交互新纪元

### 摘要 华为诺亚方舟实验室的研究团队开发了Pangu DeepDiver模型，通过Search Intensity Scaling技术，实现了大型语言模型与搜索引擎的自主交互，开创了全新的信息获取方式。Pangu 7B模型在开放领域信息获取方面的能力接近参数量为其百倍的DeepSeek-R1模型，并且性能超越了DeepResearcher和R1-Searcher等同期研究。 ### 关键词 Pangu DeepDiver, 大型语言模型, 搜索引擎交互, 信息获取方式, Pangu 7B模型 ## 一、模型的创新与突破 ### 1.1 华为Pangu DeepDiver模型的研发背景 华为诺亚方舟实验室作为全球领先的AI研究团队之一，始终致力于探索人工智能技术的边界。在这一背景下，Pangu DeepDiver模型应运而生。该模型的研发初衷是为了突破传统大型语言模型（LLM）在信息获取方面的局限性，通过结合搜索引擎的强大能力，实现更高效、更精准的信息提取与处理。随着互联网数据量的爆炸式增长，如何从海量信息中快速筛选出有价值的内容成为了一个亟待解决的问题。Pangu DeepDiver正是针对这一需求，利用其独特的Search Intensity Scaling技术，开创了一种全新的信息获取方式。值得注意的是，Pangu 7B模型尽管参数量仅为DeepSeek-R1的十分之一，却在开放领域信息获取方面展现了接近甚至超越的能力，这充分体现了华为在算法优化和技术创新上的深厚积累。 ### 1.2 Search Intensity Scaling技术的核心原理 Search Intensity Scaling技术是Pangu DeepDiver模型的核心驱动力。这项技术通过动态调整搜索强度，使模型能够根据任务需求灵活地分配计算资源，从而在保证效率的同时提升搜索精度。具体而言，Search Intensity Scaling技术会根据查询的复杂度和目标信息的稀疏程度，自动调节模型对搜索引擎的调用频率和深度。例如，在面对简单查询时，模型会选择较低的搜索强度以节省资源；而在处理复杂或模糊查询时，则会启用更高的搜索强度，深入挖掘相关信息。这种智能化的资源分配机制不仅显著提升了模型的性能，还有效降低了运行成本。此外，Search Intensity Scaling技术还支持多轮交互式搜索，使得模型能够在不断反馈中逐步完善结果，最终达到最优的信息获取效果。 ### 1.3 大型语言模型与搜索引擎的交互机制 Pangu DeepDiver模型的成功离不开其创新性的大型语言模型与搜索引擎交互机制。传统的LLM通常依赖于预训练的数据集进行推理，但在面对新领域或实时更新的信息时往往显得力不从心。而Pangu DeepDiver则通过直接与搜索引擎对接，实现了对最新、最全数据的即时访问。具体来说，当用户提出一个问题时，模型首先会基于自身的知识库生成初步答案，同时向搜索引擎发起请求以补充外部信息。随后，模型会对检索到的结果进行分析、整合，并将这些信息融入最终输出的答案中。这种双向互动的方式不仅增强了模型的知识广度，还大幅提高了其应对复杂场景的能力。实验数据显示，Pangu 7B模型在这种机制的支持下，其开放领域信息获取能力已接近参数量为其百倍的DeepSeek-R1模型，同时在性能上超越了DeepResearcher和R1-Searcher等同期研究工作。 ## 二、Pangu DeepDiver的实际应用与效果 ### 2.1 Pangu 7B模型在开放领域的表现 Pangu 7B模型作为华为诺亚方舟实验室的杰出成果，在开放领域信息获取方面展现了卓越的能力。面对复杂多变的真实世界问题，Pangu 7B不仅能够快速响应用户需求，还能通过与搜索引擎的深度交互，提供更加全面和精准的答案。实验数据显示，Pangu 7B在处理开放领域任务时，其准确性和效率已接近参数量为其百倍的DeepSeek-R1模型。这一成就的背后，是Search Intensity Scaling技术的强力支撑，使得模型能够在资源有限的情况下实现性能的最大化。例如，在处理涉及跨学科知识的任务时，Pangu 7B能够通过动态调整搜索强度，迅速定位关键信息并整合成连贯的答案，为用户提供前所未有的体验。 ### 2.2 与DeepSeek-R1模型的性能对比 尽管DeepSeek-R1模型凭借庞大的参数量在行业内占据一席之地，但Pangu 7B以其精巧的设计和高效的算法优化，成功实现了“以小博大”的突破。具体而言，Pangu 7B在开放领域信息获取方面的表现，已经达到了与DeepSeek-R1相近的水平，而在某些特定场景下甚至超越了后者。例如，在处理模糊查询或低频信息检索时，Pangu 7B通过多轮交互式搜索机制，能够更有效地挖掘隐藏在海量数据中的有价值内容。此外，Pangu 7B还展现出更低的运行成本和更高的资源利用率，这使其在实际应用中更具竞争力。这种性能上的优势，不仅体现了华为团队在技术创新上的深厚积累，也为未来大型语言模型的发展指明了方向。 ### 2.3 在行业中的领先地位及影响 Pangu DeepDiver及其核心组件Pangu 7B模型的问世，标志着华为在人工智能领域迈出了重要的一步。通过开创性的Search Intensity Scaling技术和大型语言模型与搜索引擎的交互机制，华为成功开辟了一条全新的信息获取路径。这一突破不仅提升了模型在开放领域任务中的表现，更为整个行业树立了新的标杆。Pangu 7B在性能上超越DeepResearcher、R1-Searcher等同期研究工作，充分证明了其在技术创新和实际应用中的领先地位。可以预见，随着Pangu系列模型的进一步发展，它们将在更多领域发挥重要作用，从科学研究到商业决策，从教育普及到文化传承，都将因这一技术的进步而焕发新的活力。 ## 三、总结 Pangu DeepDiver模型及其核心组件Pangu 7B的推出，标志着大型语言模型与搜索引擎交互技术的重大突破。通过Search Intensity Scaling技术，Pangu 7B在开放领域信息获取方面的能力已接近参数量为其百倍的DeepSeek-R1模型，并在性能上超越了DeepResearcher和R1-Searcher等同期研究工作。这一成就不仅体现了华为诺亚方舟实验室在算法优化和技术创新上的深厚积累，也为行业提供了全新的信息获取方式。Pangu 7B凭借其高效的资源利用和卓越的表现，为科学研究、商业决策、教育普及等多个领域带来了深远影响。未来，随着技术的进一步发展，Pangu系列模型有望继续引领行业潮流，推动人工智能技术迈向更高水平。