論文の概要: Rethinking Deep Research from the Perspective of Web Content Distribution Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07241v1
• Date: Sat, 07 Mar 2026 14:51:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.114357
• Title: Rethinking Deep Research from the Perspective of Web Content Distribution Matching
• Title（参考訳）: Webコンテンツ配信マッチングの観点からの深層研究の再考
• Authors: Zixuan Yu, Zhenheng Tang, Tongliang Liu, Chengqi Zhang, Xiaowen Chu, Bo Han,
• Abstract要約: WeDasは,検索空間の構造的特徴をエージェントの観察空間に組み込んだWebコンテンツ配信アウェアフレームワークである。 本稿では,Query-Result Alignment Scoreを反復的に推定する数ショットの探索機構を提案する。 プラグイン・アンド・プレイモジュールとして、WeDasは4つのベンチマークのサブゴール補完と精度を一貫して改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.90255285277256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the integration of search tools, Deep Search Agents often suffer from a misalignment between reasoning-driven queries and the underlying web indexing structures. Existing frameworks treat the search engine as a static utility, leading to queries that are either too coarse or too granular to retrieve precise evidence. We propose WeDas, a Web Content Distribution Aware framework that incorporates search-space structural characteristics into the agent's observation space. Central to our method is the Query-Result Alignment Score, a metric quantifying the compatibility between agent intent and retrieval outcomes. To overcome the intractability of indexing the dynamic web, we introduce a few-shot probing mechanism that iteratively estimates this score via limited query accesses, allowing the agent to dynamically recalibrate sub-goals based on the local content landscape. As a plug-and-play module, WeDas consistently improves sub-goal completion and accuracy across four benchmarks, effectively bridging the gap between high-level reasoning and low-level retrieval.
• Abstract（参考訳）: 検索ツールの統合にもかかわらず、Deep Search Agentsは推論駆動クエリと基礎となるWebインデックス構造の不一致に悩まされることが多い。 既存のフレームワークは、検索エンジンを静的なユーティリティとして扱うため、正確な証拠を取得するには、粗いか粒度が大きすぎる。 WeDasは,検索空間の構造的特徴をエージェントの観察空間に組み込んだWebコンテンツ配信アウェアフレームワークである。 提案手法の中心となるのは,エージェント意図と検索結果との整合性を定量化するためのクエリ結果アライメントスコアである。 動的ウェブのインデックス化の難しさを克服するため,限定的なクエリアクセスによってこのスコアを反復的に推定する機構を導入し,ローカルコンテンツランドスケープに基づいたサブゴールの動的再調整を可能にする。 プラグアンドプレイモジュールとして、WeDasは4つのベンチマークのサブゴール補完と精度を一貫して改善し、ハイレベル推論と低レベル検索のギャップを効果的に埋める。

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