NVIDIA又扔出一份硬核技术报告。

这次的主角是Universal Deep Research（UDR），核心思路很清晰：让用户能用自然语言定义研究策略，自动编译成可执行代码，在沙箱中运行。关键是——完全模型无关。


现有工具的三大痛点被精准打击：

1. 固化的工作流限制数据源选择

2. 领域特定需求难以适配

3. 模型切换成本过高

UDR的解决方案是把研究策略抽象成独立层。用户提供策略描述和提示词，系统将其转换为受约束的可执行函数，LLM仅用于本地化任务（如摘要生成）。


最值得玩味的是这个设计哲学：把本该由人类研究者掌握的决策权，通过代码化策略真正还给了使用者。与其说这是工具升级，不如说是研究范式的转换——从「用别人设计好的管道」变成「搭建自己的研究流水线」。


有人拿来和LangGraph对比，但根本差异在于：UDR不预设任何最佳实践，它提供的是元能力。就像给研究员发了一套乐高，至于搭成显微镜还是望远镜，取决于使用者自己。

论文里有个细节很耐人寻味：他们特意设计了minimal/expansive/intensive三种策略模板，但强调这只是示例。这种克制的态度在当今AI圈很少见——大多数厂商恨不得把「我们的方案最完美」写在脸上。

当然，自由意味着责任。策略设计不当可能导致低效甚至错误结论，这要求使用者具备基本的研究方法论。但比起被锁死在某个厂商的生态里，这种trade-off值得接受。

（完整论文见[arXiv:2509.00244](https://arxiv.org/abs/2509.00244)）