[GEO热点] 上海交通大学发布OpenSeeker-v2：1万条数据训练出顶级搜索智能体

**摘要**：
上海交通大学研究团队于2026年5月5日在arXiv发布技术报告OpenSeeker-v2，利用仅10600条训练数据，通过简单训练方式达到了与阿里巴巴Tongyi DeepResearch相当的深度搜索能力。核心创新包括：扩大知识图谱规模以生成更复杂的多跳推理题目；扩充可用工具种类增强泛化能力；采用DAG结构建模复杂任务。研究成果对GEO的启示在于：AI搜索正在从”关键词匹配”向”多跳推理”演进，内容之间的语义关联结构将成为新的优化重点。

**来源**：arXiv（编号arXiv:2605.04036v1）、科技行者，2026年5月11日

**推荐用途**：了解AI搜索技术前沿；前瞻性内容结构优化策略

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