谷歌Deep Research 2.0：开启类人科研新纪元的AI突破

谷歌最新推出的Deep Research 2.0，标志着人工智能研究方式的一次根本性变革。其核心创新——“测试时扩散”研究框架（Test-Time Diffusion Deep Researcher，简称TTD-DR），首次让AI真正模拟人类研究人员的思维过程：混乱、反复、充满不确定性，却又富有创造力。 传统AI研究代理通常遵循固定的流程：理解问题 → 制定计划 → 网络搜索 → 撰写报告 → 完成。整个过程线性且不可逆，缺乏人类研究中常见的试错与重构。一旦发现矛盾信息，AI往往继续推进，无法像人一样重新审视假设、推翻结论、重建论证。 而TTD-DR打破了这一僵局。它通过在“测试阶段”引入扩散机制，让AI在生成内容的过程中不断“回溯”与“重写”——就像人类研究者在写作时反复修改、替换段落、调整观点。系统会动态生成多个版本的推理路径，评估其合理性，并在发现新证据时主动推翻原有结论，重新构建逻辑链条。 在对比测试中，TTD-DR在复杂研究任务中的表现击败了OpenAI的同类模型，胜率高达74%。它不仅能识别矛盾信息，还能主动调整研究方向，甚至在关键时刻“顿悟”出关键洞见。 这不仅是效率的提升，更是范式的转变：AI不再只是快速处理信息的工具，而是开始像人类一样“思考”——在不确定中探索，在错误中成长，在反复中逼近真相。谷歌的这项突破，预示着未来AI研究将不再追求“更快”，而是更像人——在混乱中创造秩序，在迭代中走向深刻。