WideSeekBench

WideSeekBench是一个通用广泛信息寻求（GBIS）基准，专注于搜索广度，通过严格的多阶段数据管道构建，确保跨领域、目标集大小和逻辑约束的多样性。WideSeekBench is a Generalized Broad Information-Seeking (GBIS) benchmark focusing on search breadth. It is constructed via a rigorous multi-stage data pipeline to ensure diversity across domains, target set sizes, and logical constraints.

原始信息汇总

WideSeek 数据集概述

基本信息

• 数据集名称: WideSeekBench
• 项目名称: WideSeek: Advancing Wide Research via Multi-Agent Scaling
• 数据集地址: https://huggingface.co/datasets/hzy/WideSeekBench
• 代码仓库地址: https://github.com/hzy312/WideSeek
• 论文地址: https://arxiv.org/abs/2602.02636
• 项目主页: https://wideseek-ai.github.io/
• 许可协议: MIT

项目目标

WideSeek 项目旨在推进 宽泛研究，即在复杂约束下并行检索和综合全面的信息集合。

核心贡献

1. WideSeekBench: 一个专注于搜索广度的通用广泛信息寻求基准。
   • 通过严格的多阶段数据流水线构建，确保在领域、目标集合大小和逻辑约束方面的多样性。
2. WideSeek 系统: 一个动态的分层多智能体架构，能够按需自主分叉并行子智能体。
   • 采用统一的端到端强化学习框架进行训练，该框架将多智能体轨迹线性化并优化整个系统。

引用信息

如需引用本工作，请使用以下 BibTeX 条目： bibtex @misc{huang2026wideseekadvancingwideresearch, title={WideSeek: Advancing Wide Research via Multi-Agent Scaling}, author={Ziyang Huang and Haolin Ren and Xiaowei Yuan and Jiawei Wang and Zhongtao Jiang and Kun Xu and Shizhu He and Jun Zhao and Kang Liu}, year={2026}, eprint={2602.02636}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2602.02636}, }

联系方式

如有问题，可通过电子邮件联系 Ziyang：[e-mail]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在信息检索与知识合成领域，构建能够全面评估模型广度的基准数据集至关重要。WideSeekBench的构建采用了一套严谨的多阶段数据流水线，旨在确保数据在领域分布、目标集合规模以及逻辑约束等多个维度上的高度多样性。该流程通过系统化的数据采集与标注，覆盖了广泛的现实场景，从而为衡量模型在并行信息检索与综合处理能力方面提供了可靠且具有挑战性的测试平台。

特点

作为通用广泛信息寻求（GBIS）的基准，WideSeekBench的核心特点在于其专注于评估信息搜索的广度。该数据集精心设计了多样化的查询任务，这些任务不仅跨越多个知识领域，还嵌入了复杂的逻辑约束与可变的答案集合规模。这种设计使得它能够有效检验智能体在并行环境下检索与合成全面信息集的能力，为推进宽泛研究提供了标准化的评估框架。

使用方法

研究人员可利用WideSeekBench对信息检索与多智能体系统进行系统性评估。该数据集通常用于训练和测试如WideSeek这类动态分层多智能体架构，通过其提供的多样化查询与约束条件，可以衡量模型在复杂、宽泛研究任务中的性能。具体使用可通过Hugging Face等平台获取数据集，并依据其设定的任务格式进行模型输入与输出结果的比对分析。

背景与挑战

背景概述

在人工智能与信息检索领域，广泛研究旨在并行检索与综合复杂约束下的全面信息集合。WideSeekBench数据集由Ziyang Huang等研究人员于2026年提出，隶属于WideSeek项目，专注于通用广泛信息寻求基准的构建。该数据集通过严谨的多阶段数据流程设计，旨在评估模型在跨领域、多目标规模及逻辑约束下的信息搜索广度能力，为多智能体系统的动态分层架构提供了关键评测基础，推动了宽域研究范式的进展。

当前挑战

WideSeekBench数据集致力于解决通用广泛信息寻求任务中的核心挑战，即在多领域、多约束条件下并行检索与合成全面信息集合的难题。构建过程中，研究人员需克服数据多样性保障、逻辑约束的精确建模以及大规模并行信息流的有效标注等困难。这些挑战要求数据集不仅覆盖广泛的知识域，还需确保评估任务能真实反映现实世界复杂信息需求的广度与深度。

常用场景

经典使用场景

在信息检索与知识综合领域，WideSeekBench数据集为评估和推进广义信息寻求（GBIS）能力提供了标准化测试平台。该数据集通过多阶段数据管道构建，覆盖广泛领域、不同目标集合规模和复杂逻辑约束，其经典使用场景在于系统化评估多智能体系统在并行检索与综合信息时的广度与效率。研究人员利用该数据集，能够量化分析智能体在动态环境中处理多样化信息需求的表现，从而推动宽泛研究（Wide Research）范式的深入探索。

实际应用

在实际应用层面，WideSeekBench数据集可服务于智能搜索引擎、学术文献综述自动化、市场情报分析等场景。例如，在商业决策支持系统中，该数据集能够帮助训练多智能体模型，以并行方式搜集并整合来自多个来源的竞争信息，满足用户对全面、及时数据的需求。其强调的搜索广度和逻辑约束处理能力，使得系统能够在金融、医疗、教育等领域实现更高效、更可靠的大规模信息综合任务。

衍生相关工作

围绕WideSeekBench数据集，已衍生出一系列经典研究工作，其中最具代表性的是WideSeek系统本身。该系统采用动态分层多智能体架构，通过端到端强化学习框架进行优化，实现了按需并行分叉子智能体的能力。此外，该数据集也激励了后续研究在广义信息寻求基准上的扩展，例如对多模态信息检索、跨语言综合等方向的探索，进一步丰富了宽泛研究领域的理论体系与应用实践。