研究者发布零标注搜索Agent训练框架ZEST-Search

Qin-Wen Luo等研究者在arXiv发布论文，提出ZEST-Search——一个零标注、工具高效的搜索智能体训练框架。该框架通过异构出题者围绕求解者能力边界自适应构造训练任务，无需标注数据或专家检索轨迹即可训练搜索Agent。 方法上，框架以中间难度奖励和任务局部工具感知奖励联合优化任务难度与检索效率。论文称该方法在七个通用领域和多跳问答基准上一致提升性能，并减少冗余检索。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。