英伟达推出UDR系统：首个支持自然语言编程的通用AI研究代理平台正式开源

新闻摘要

英伟达研究院发布了通用深度研究系统(Universal Deep Research, UDR)，这是一个突破性的人工智能研究代理系统，允许用户将任何大型语言模型包装成功能完整的深度研究工具，无需额外训练或微调。

系统核心特点

模型无关性架构设计 UDR将研究逻辑与语言模型解耦，使开发者能够将任何LLM—无论供应商或架构如何—包装成功能性的深度研究工具。这种设计打破了传统深度研究工具的供应商锁定限制，为产品开发提供了更大灵活性。

自然语言策略编程 UDR的最显著创新特性是允许用户用自然语言定义和编程自己的研究工作流程，系统随后将其转换为可执行、可审计的代码。这消除了用户学习复杂编程语言的需求，大幅降低了使用门槛。

透明化研究流程 UDR将深度研究从黑箱转变为透明、可编程的过程。用户提供两个输入：研究问题和用自然语言编写的研究策略。系统将策略编译成单一生成器函数，产生结构化通知。

技术架构优势

CPU-GPU混合执行模式 系统采用创新的双效率设计，将流程调度委托给CPU执行逻辑，同时严格限制LLM的使用仅限于精确高效的调用。这种设计不仅可以减少GPU资源消耗，还能显著降低深度研究任务的整体执行延迟和成本。

策略多样性支持 为展示系统的通用性，英伟达为UDR配备了示例性的最小化、扩展性和密集型研究策略。用户可以根据具体需求选择或自定义研究方法。

实时进度追踪 系统提供了用户界面来促进实验，支持实时策略编辑、可选策略库、进度通知和报告查看，为构建终端用户产品提供了实用蓝图。

应用前景分析

企业级应用潜力 网民认为UDR在代理自主性方面实现了突破，非常适合企业工作。相比于现有的固定策略深度研究工具，UDR的可定制性为企业提供了更灵活的解决方案。

开源社区支持 英伟达已在GitHub上发布了配套代码和研究演示原型，促进了学术界和工业界的进一步研究与应用。

当前局限性

系统执行研究策略的准确性完全依赖于底层AI模型生成代码的质量。当策略描述模糊或不充分时，系统可能偶尔出现误解或逻辑错误。此外，当前版本不支持用户在执行过程中进行干预（仅允许任务取消），无法基于实时反馈调整研究方向。

发布信息

该系统相关论文于2024年8月29日发布在arXiv平台上，论文标题为《Universal Deep Research: Bring Your Own Model and Strategy》，由英伟达研究院的Peter Belcak和Pavlo Molchanov撰写。系统代码已在NVlabs GitHub仓库开源发布。

行业影响展望

UDR的发布标志着AI研究工具向模块化、透明化方向的重要进步。通过将研究策略制定权交还给用户，该系统有望推动各行业定制化AI研究解决方案的发展，为科研、商业分析和信息调研等领域带来新的可能性。