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日期:2025-06-22 07:15 | 人气:

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  我们(UIUC & Amazon)提出的s3(Search-Select-Serve)是一种训练效率极高、结构松耦合、生成效果导向的 RL 范式。该方法使用名为Gain Beyond RAG (GBR)的奖励函数,衡量搜索器是否真的为生成带来了有效提升。实验表明,s3 在使用仅2.4k 训练样本的情况下,便在多个领域问答任务中超越了数据规模大百倍的强基线(如 Search-R1、DeepRetrieval)。

  「从原始问题开始检索」是方向正确的保障:我们发现,以用户原始问题作为第一轮检索的起点,有助于模型明确搜索目标、建立有效的检索路径。若不设置这一初始点,搜索策略往往偏离主题,导致性能显著下降。「文档选择」机制显著降低 token 消耗:该机制允许模型在每轮检索后主动筛选信息,从而避免将所有检索结果一股脑送入生成器。通过这一设计,s3 的输入 token 平均减少了 2.6 至 4.2 倍,不仅提升了效率,也减少了噪声干扰,对生成效果有正面作用。

  A1:Search-R1 原文使用 Exact Match(EM)作为 reward 和评估指标,并对模型进行了针对性微调。将这种针对 EM 优化的模型,与其他 zero-shot 方法比较,略显不公平,也难以衡量搜索本身的效果。因此我们采用更语义友好的 Generation Accuracy(GenAcc),结合 span 匹配和 LLM 判断,与人类评估一致率达 96.4%。相比之下,EM 只能捕捉字面一致,反而容易误导模型优化方向。

  过去的一年,我们高点起步,理顺管理体制机制,科学编制新区规划体系。 在市委市府统筹部署下 成立高铁新区党工委,建立“区镇合一”管理模式,优化机构和人员配备 。 编制建立 “一纲十三目”的高铁新区综合规划体系, 压茬进行具体项目规划设计, 完成平安路、飞龙大道等6条道路5.9公里 给排水、绿化亮化、交通运输等工程及0.8公里的共同沟施工图设计,完成六合社区一期13万M2安置房套型、总平面布置、初步设计 。

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