论文提出on-policy状态训练改进多跳RAG链式嵌入检索器
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论文提出on-policy状态训练改进多跳RAG链式嵌入检索器
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AI 综述
arXiv论文（arXiv:2610.40409）提出on-policy state training方法，用编码器自身检索到的状态（包括含错状态）进行对比训练，以改进面向多跳RAG的链式嵌入检索器。作者Chenjie Qiu称，该方法让检索器更常检索到完整证据、更常从自身错误中恢复。 据论文，仅用gold历史训练的小型链式嵌入检索器不调用语言模型即可超越基于图的系统，并与搜索智能体表现相当；新方法还免训练迁移到作者构建的更难长链HotpotQA和2WikiMultiHopQA变体。
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最新进展10月30日 00:40
从自身错误中检索：面向多跳 RAG 的嵌入模型 on-policy 训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- arXiv · cs.AI从自身错误中检索：面向多跳 RAG 的嵌入模型 on-policy 训练
arXiv 论文提出 on-policy state training，用编码器自身检索到的状态（包括含错状态）进行对比训练，以改进链式嵌入检索器的多跳 RAG 检索。仅用 gold 历史训练的小型链式嵌入检索器不调用语言模型即可超越基于图的系统并与搜索智能体相当；新方法让它更常检索到完整证据、更常从自身错误中恢复，并免训练迁移到作者构建的更难长链 HotpotQA 和 2WikiMultiHopQA 变体。
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