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s3: Training Search Agents with Reinforcement Learning Requires Less Data
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种轻量级的模型无关框架s3，能够在仅使用2.4千个训练样本的情况下，超越使用70倍数据训练的基线模型，显著提升增强检索生成系统的搜索效能。
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关键要点
- 本研究提出了一种轻量级的模型无关框架s3。
- s3能够在仅使用2.4千个训练样本的情况下，超越使用70倍数据训练的基线模型。
- 该框架显著提升了增强检索生成系统的搜索效能。
- 研究解决了现有增强检索生成系统在优化检索与生成过程中的局限性。
- s3解耦了搜索者与生成者的关系。
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