英伟达发布UDR系统：无需代码定制AI研究方案，节省75%GPU算力

英伟达近日发布的通用深度研究系统（UDR）引发行业广泛关注。该系统通过解耦语言模型与研究策略，首次实现用户无需代码即可定制全流程研究方案，并兼容包括GPT、Claude、Llama等在内的任意大语言模型。

技术架构上，UDR采用模块化设计，将研究流程分解为可自由组合的策略单元。用户通过自然语言描述研究目标，系统自动生成可执行的Python代码流程，显著降低传统深度研究对专业编程和GPU算力的依赖。测试显示，相同研究任务较传统方法可节省75%的GPU计算资源。

核心突破在于其动态适配能力。与现有深度研究工具（DRT）的硬编码模式不同，UDR允许实时更换底层模型而不影响既有策略。英伟达同步开源了配备可视化界面的演示原型，支持研究进度实时追踪与报告生成。社区反馈显示，已有企业将其应用于竞品分析、文献综述等场景，部分工作流程效率提升超80%。

不过该系统仍存在局限性。早期用户报告显示，策略描述的模糊性可能导致代码执行偏差，且任务启动后无法中途修改参数。英伟达在技术路线图中透露，未来将推出策略库共享和实时断点续传功能，进一步强化系统灵活性。

业内专家指出，UDR标志着AI辅助研究从工具化向平台化演进的关键转折。其开放架构既规避了模型厂商锁定风险，也为中小企业提供了低成本的研究自动化方案。随着9月8日GitHub原型的发布，开发者社区已涌现出医疗文献分析、市场舆情监测等多个创新用例。