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证据组装

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5月18日
12:00
12:00官方账号arXiv cs.AI@Zhen Zhang, Liangcai Su, Zhuo Chen, Xiang Lin, Haotian Xu, Simon Shaolei Du, Kaiyu Yang, Bo An, Lidong Bing, Xinyu Wang
精选76°
Argus 提出了一种新的深度研究方法,通过 Searcher 和 Navigator 两个智能体协作,将研究任务视为拼图组装而非暴力并行搜索。Navigator 维护共享证据图,验证缺失信息并调度 Searcher 收集,最终生成带来源追踪的答案。在 35B-A3B MoE 模型上,单 Searcher 提升 5.5 分,8 个并行 Searcher 提升 12.7 分,64 个 Searcher 在 BrowseComp 上达到 86.2,超越所有专有智能体,且 Navigator 推理上下文保持在 21.5K tokens 以内。该方法解决了并行搜索中证据重复和上下文超限的问题。
论文深度研究智能体并行搜索证据组装强化学习

推荐理由:做深度研究智能体或搜索系统的团队,终于有了解决并行搜索证据重复和上下文瓶颈的方案——Argus 用拼图式组装替代暴力搜索,效率提升明显,值得在复杂信息检索任务中尝试。
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