英偉達推出UDR系統：首個支持自然語言程式設計的通用AI研究代理平台正式開源

新聞摘要

輝達研究院發布了通用深度研究系統 (Universal Deep Research, UDR)，這是一個突破性的人工智慧研究代理系統，允許使用者將任何大型語言模型包裝成功能完整的深度研究工具，無需額外訓練或微調。

系統核心特點

模型無關性架構設計 UDR 將研究邏輯與語言模型解耦，使開發者能夠將任何 LLM — 無論供應商或架構如何 — 包裝成功能性的深度研究工具。這種設計打破了傳統深度研究工具的供應商鎖定限制，為產品開發提供了更大靈活性。

自然語言策略編程 UDR 最顯著的創新特性是允許使用者用自然語言定義和編程自己的研究工作流程，系統隨後將其轉換為可執行、可稽核的程式碼。這消除了使用者學習複雜程式語言的需求，大幅降低了使用門檻。

透明化研究流程 UDR 將深度研究從黑箱轉變為透明、可編程的過程。使用者提供兩個輸入：研究問題和用自然語言編寫的研究策略。系統將策略編譯成單一生成器函數，產生結構化通知。

技術架構優勢

CPU-GPU 混合執行模式 系統採用創新的雙效率設計，將流程調度委託給 CPU 執行邏輯，同時嚴格限制 LLM 的使用僅限於精確高效的呼叫。這種設計不僅可以減少 GPU 資源消耗，還能顯著降低深度研究任務的整體執行延遲和成本。

策略多樣性支持 為展示系統的通用性，輝達為 UDR 配備了範例性的最小化、擴展性和密集型研究策略。使用者可以根據具體需求選擇或自訂研究方法。

即時進度追蹤 系統提供了使用者介面來促進實驗，支持即時策略編輯、可選策略庫、進度通知和報告查看，為構建終端使用者產品提供了實用藍圖。

應用前景分析

企業級應用潛力 網民認為 UDR 在代理自主性方面實現了突破，非常適合企業工作。相比於現有的固定策略深度研究工具，UDR 的可客製化性為企業提供了更靈活的解決方案。

開源社群支持 輝達已在 GitHub 上發布了配套程式碼和研究演示原型，促進了學術界和工業界的進一步研究與應用。

當前局限性

系統執行研究策略的準確性完全依賴於底層 AI 模型生成程式碼的品質。當策略描述模糊或不充分時，系統可能偶爾出現誤解或邏輯錯誤。此外，當前版本不支持使用者在執行過程中進行干預（僅允許任務取消），無法基於即時回饋調整研究方向。

發布資訊

該系統相關論文於 2024 年 8 月 29 日發布在 arXiv 平台上，論文標題為《Universal Deep Research: Bring Your Own Model and Strategy》，由輝達研究院的 Peter Belcak 和 Pavlo Molchanov 撰寫。系統程式碼已在 NVlabs GitHub 倉庫開源發布。

行業影響展望

UDR 的發布標誌著 AI 研究工具向模組化、透明化方向的重要進步。透過將研究策略制定權交還給使用者，該系統有望推動各行業客製化 AI 研究解決方案的發展，為科研、商業分析和資訊調研等領域帶來新的可能性。