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HyperEyes：并行多模态搜索智能体的效率革命

现有的开源多模态搜索智能体普遍受困于「裁剪 - 再搜索」的串行处理模式，面对多目标时往往陷入交互冗长、错误级联累积的泥沼。为此，小红书研究团队提出了一款全新架构的模型：HyperEyes。通过统一定位与搜索的动作空间、构建并行可学习数据以及双粒度效率感知强化学习的全栈设计，HyperEyes 成功实现了从「搜得更深」到「搜得更宽」的并行多模态搜索范式跃迁。论文地址：https://arxiv.or