CORE：免训练的粗到细检索框架
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CORE：免训练的粗到细检索框架
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AI 综述
Hoang Tran Vuong 提出并发布 CORE，这是一个免训练的深度研究智能体框架，把粗到细搜索与上下文管理结合起来：先用稠密检索器召回段落，再复用 late-interaction 重排器的 token 级相似度，只返回每段中最相关的片段，并允许智能体扩展已检索来源的上下文、抑制重复片段。 在与 Tongyi DeepResearch 和 OpenResearcher 框架的受控闭集搜索对比中，CORE 在三个智能体模型、三个 benchmark（BrowseComp-Plus、BrowseComp-Wikipedia、BrowseComp-Plus-CM）上取得最优答案准确率与证据召回率，语料规模最高达 553M 文档。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展11月5日 19:36
CORE：面向深度研究的粗到细搜索与上下文管理框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv · cs.AICORE：面向深度研究的粗到细搜索与上下文管理框架
CORE 是一个免训练的深度研究智能体框架，将粗到细搜索与上下文管理结合：先用稠密检索器召回段落，再复用 late-interaction 重排器的 token 级相似度只返回每段中最相关的片段，并允许智能体扩展已检索来源的上下文、抑制重复片段。在与 Tongyi DeepResearch 和 OpenResearcher 框架的受控闭集搜索对比中，CORE 在三个智能体模型、三个 benchmark（BrowseComp-Plus、BrowseComp-Wikipedia、BrowseComp-Plus-CM）上取得最优答案准确率与证据召回率，语料规模最高达 553M 文档。
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