分布感知检索模型DARE,23M参数在R包检索上超越SOTA 17%
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用多任务强化学习训练企业搜索智能体,在多类知识检索任务上超越闭源大模型
通过并行证据采集替代顺序推理,实现高效且泛化的长期智能体搜索
深度研究中的文本排序方法再审视
👍 7系统评估文本排序方法在深度研究Agent中的效果,发现BM25+重排序优于大模型嵌入
任意模态下的多向量索引压缩
👍 22提出注意力引导聚类(AGC)方法,在固定向量预算下压缩多模态迟交互索引,性能逼近甚至超越未压缩基线。
用LLM指导程序进化自动发现超越BM25的新型检索算法
通过结合模型蒸馏和任务特定对比损失训练紧凑高性能嵌入模型
GISA:通用信息搜索助手评测基准
👍 26373条人工构建查询+人类搜索轨迹,评估搜索智能体深度与广度能力
用老虎机框架跳过冗余MaxSim计算,实现ColBERT级质量下最高8×加速
用结构化表格管理搜索状态,统一解决深度/广度/深广混合信息搜索
揭示BM25在深度研究智能体中比LLM检索器更有效,并提出语料库级测试时扩展框架
CatRAG通过动态图遍历解决静态知识图谱RAG中的语义漂移问题
用MARL训练的多智能体系统,4B模型匹敌671B单智能体的广域信息检索能力
视频原生推理重排序器,两阶段训练实现31% nDCG@10提升
提出广域研究范式,用动态多智能体架构和端到端RL解决大规模并行信息检索任务
多尺度视觉裁剪+长程轨迹RL,突破多模态深度研究瓶颈
提出900题基准,评估智能体在多步信息检索中的穷举答案集合生成能力。
通过语义聚类和加权融合提升表格检索的语义表示质量
首次大规模分析1444万条智能体搜索日志,揭示意图驱动的查询重构模式
训练无关的多智能体框架,通过想象、粗筛、精筛三阶段跨模态推理实现组合式图像检索