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　　当前◈✿◈，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径◈✿◈。但在真实实践中◈✿◈，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势◈✿◈。一方面◈✿◈，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离川岛和津实◈✿◈，另一方面◈✿◈，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率◈✿◈。

　　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）◈✿◈。

　　DeepRetrieval◈✿◈：以 Recall◈✿◈、NDCG 等搜索指标为优化目标◈✿◈，专注于检索器本身的能力◈✿◈；Search-R1◈✿◈：将检索与生成联合建模◈✿◈，以最终答案是否 Exact Match 作为强化信号◈✿◈，优化整合式的搜索 - 生成策略◈✿◈。

　　Search-R1 等方法采用Exact Match (EM)作为主要奖励指标◈✿◈，即答案是否与参考答案字面一致◈✿◈。这一指标过于苛刻川岛和津实◈✿◈、对语义变体不敏感◈✿◈，在训练初期信号稀疏必发指数◈✿◈，容易导致模型优化「答案 token 对齐」而非搜索行为本身

　　无法判断性能提升究竟来自「更好的搜索」◈✿◈，还是「更强的语言生成对齐能力」◈✿◈；对 LLM 参数依赖强◈✿◈，不利于模型迁移或集成◈✿◈；微调大模型成本高◈✿◈，限制了训练效率和模块替换的灵活性必发指数◈✿◈。

　　EM◈✿◈、span match 等传统 QA 指标主要关注输出结果◈✿◈，与搜索质量关联有限◈✿◈。而 search-oriented 指标（如 Recall@K）虽可度量 retriever 性能◈✿◈，却无法体现这些信息是否真的被模型「用好」◈✿◈。这些偏差直接导致现有 RL Agentic RAG 方法在评估◈✿◈、训练和泛化上均存在瓶颈必发指数◈✿◈。

　　如果我们真正关心的是「搜索提升了生成效果」◈✿◈，那就应该只训练搜索器川岛和津实◈✿◈、冻结生成器◈✿◈，并以生成结果提升为奖励

　　即◈✿◈：用 s3 搜索到的上下文喂给 Frozen Generator 之后的生成效果◈✿◈，相比初始的 top-k 检索结果是否更好◈✿◈。值得注意的是◈✿◈，s3 训练时始终初始化于相同的原始 query川岛和津实◈✿◈，从而能清晰对比 s3 检索对结果带来的真实「增益」◈✿◈。

　　两者只要任意一个通过◈✿◈，则视为正确◈✿◈。这一指标在人工对比中与人类判断一致率高达96.4%◈✿◈，相比之下◈✿◈，EM 仅为15.8%

　　我们预筛除掉了「naive RAG 就能答对」的样本◈✿◈；将训练样本集中在需要真正检索的新信息的任务上◈✿◈；Generator 完全冻结◈✿◈，训练代价完全集中在 Searcher◈✿◈。

　　我们随后在五个医学领域的 QA 数据集上进一步评估了模型性能◈✿◈，测试使用了两个语料库◈✿◈：Wikipedia2018（与通用测试一致）和 MedCorp（ACL 2024）◈✿◈。结果显示◈✿◈，Search-R1 在其训练语料上表现良好◈✿◈，但在语料变更后显现出过拟合趋势◈✿◈；相比之下◈✿◈，s3 能稳定迁移至不同的数据集与语料库◈✿◈，凸显出其基于 searcher-only 优化策略的强泛化能力◈✿◈。

　　reward 优化曲线 展示了我们的 reward 曲线 个训练步骤（batch size 为 120）内便迅速「收敛」◈✿◈。这一现象支持两个推断◈✿◈：（1）预训练语言模型本身已具备一定的搜索能力◈✿◈，我们只需通过合理的方式「激活」这种能力◈✿◈；（2）在一定范围内◈✿◈，适当增加每轮搜索的文档数量和最大轮次数◈✿◈，有助于提升最终性能◈✿◈。

　　在不同配置下◈✿◈，移除组件对性能的影响（平均准确率）◈✿◈。我们使用了三组设定进行对比◈✿◈，结果表明 s3 的设计在准确性与效率之间达到了最优平衡◈✿◈。

　　「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◈✿◈。

　　总体来看◈✿◈，s3 设计中的「起点初始化 + 动态选择」是支撑其高效◈✿◈、强泛化性能的关键◈✿◈。即使在某些数据集上通过增加输入内容能获得短期增益川岛和津实◈✿◈，s3 原始结构在训练效率◈✿◈、推理速度与生成准确率上依然展现出更稳定的优势◈✿◈。

　　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◈✿◈。

　　A2◈✿◈：我们设计 s3 的核心理念是◈✿◈：如果我们想真正优化搜索效果◈✿◈，不应让生成器被训练◈✿◈，否则会混淆「搜索变好」与「语言模型变强」带来的增益◈✿◈。冻结生成器不仅提升了训练效率（节省大模型微调成本）◈✿◈，也便于模型迁移到不同任务与生成器◈✿◈，真正做到「搜索能力即插即用」◈✿◈。

　　06月15日,【冰雪春天】江苏无锡今年春节期间将发放8000万元消费券,“太古年间◈✿◈，可以征战神明的睚眦◈✿◈、饕餮等◈✿◈，其后代也不过如此吧◈✿◈！在这片蛮荒中◈✿◈，一个小小的村落◈✿◈，怎么能出现这样一个可怕的孩子？◈✿◈！”凶寇中的大首领露出了恐惧的神色◈✿◈。,有没有类似沙巴体育的app◈✿◈。

　　同时◈✿◈，对本次干部调整中聘任的领导表示衷心的祝贺!这次调整精简了领导职数◈✿◈，也为我们领导班子注入了新鲜的血液川岛和津实◈✿◈，增添了活力!

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　　为期一天的村干部培训班即将结束川岛和津实◈✿◈。培训会上◈✿◈，邹书记从战略的高度对做好新时期镇村干部培训工作做了很好的动员和部署◈✿◈，分线分块的领导也从理论和业务方面分别给我们进行了精心的讲解◈✿◈。我认为无论是邹书记的动员◈✿◈，还是其它领导的专题辅导◈✿◈，都具有很强的针对性◈✿◈、指导性和实践性◈✿◈。大家回去后一定要认真学习◈✿◈，深刻领会◈✿◈，抓好贯彻落实◈✿◈。下面我就此次培训班的举办情况再讲几点意见◈✿◈：

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