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2025-06-08 12:35:41

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  该项研究的主要发现如下:(1)对于复杂信息获取任务,端到端 Agentic RL 训练相比直接蒸馏老师轨迹能更好地实现 Search Intensity Scaling,从而带来平均 10 PCT 效果提升;(2)基于真实互联网搜索 API 和数据集进行训练,相比基于 Wikipedia,能够学到更多有效推理模式;(3)基于 Search Intensity Scaling,DeepDiver 的检索和推理能力可以从客观题泛化至主观生成任务。

  这些受限的训练语料和环境,阻碍了 LLM 学习动态地决定何时何地进行搜索,以及如何根据需求调整搜索深度和频率。研究团队将这种缺失的能力定义为Search Intensity Scaling (SIS)—— 一种在充满模糊、信息冲突的高噪音环境下,LLM 为了突破困境而涌现出的信息检索能力,通过 SIS,模型会根据问题难易程度动态的调整搜索频率和深度,而不是妥协于验证不足的答案上。为此,研究团队认为只有在真实互联网环境下,用真实互联网数据进行探索式训练,才能使模型涌现真正的高阶信息检索和推理能力。

  他是一名 NBA 状元秀球员,他曾效力于 76 人、掘金、活塞等队,他入选了最佳新秀一阵,然而他没拿到过总冠军,他有超过 170 + 次数的两双数据,他是谁?-- 答案: Joe Smith (艾佛森并不满足两双数据的描述)她凭借多个经典古装角色深入人心,她曾经签约了海外的唱片公司推出过多语种音乐专辑,她主演的某部古装剧更因播放量创纪录被国家馆藏机构收录,更令她凭此剧斩获某电视节最高奖项,她是谁?-- 答案:刘亦菲2020 年 10 月至 2024 年 4 月期间,华为公司与孝感市政府进行了几次合作洽谈?每次洽谈的主要领导是谁?-- 答案:2 次洽谈,第一次是 2020 年时任市委书记、市长吴海涛与湖北公司总经理孟少云。第二次是 2024 年市委副书记、市长吴庆华与华为技术有限公司高级副总裁杨瑞凯。

  Wiki 猜谜类数据:研究团队收集了大部分 LLM 的 cutoff knowledge date 后的 Wiki 语料,在语料中选取特定实体作为谜底,然后罗列出与该实体有关的特性作为谜面,再将其中部分特性隐藏化、模糊化(如示例中的「超过 170 + 次数」,「签约了海外的唱片公司」分别代表「172 次两双数据」,「签约了日本的唱片公司」),增加解题难度。真实用户问题:基于现网真实用户问题及其搜索返回结果,构建多篇网页交叉验证的问题。

  DeepDiver 系统地探讨了 LLM 在真实互联网环境下解决知识密集型问题的能力。通过强化学习与真实互联网搜索引擎的结合,该研究实现了 Search Intensity Scaling,使模型能根据任务难度自适应调整搜索强度。在 WebPuzzle 和多项基准测试中,7B 规模的 DeepDiver 展现出与 671B DeepSeek-R1 相当的表现,验证了该方法的有效性。Agentic RL 训练技术在 Agent 发展中逐步显现出重要价值,本工作提供了搜索引擎环境下的具体参考。

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