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How Far Are Large Language Models from Real Search? A Comprehensive Study on Efficiency, Completeness, and Intrinsic Capabilities
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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“学习驱动的搜索（SeaL）”框架，以提高大型语言模型在复杂问题中的搜索效率，显著增强了模型的解决能力和实际应用效果。
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关键要点
- 本研究提出了“学习驱动的搜索（SeaL）”框架。
- SeaL框架旨在提高大型语言模型在复杂问题中的搜索效率。
- 研究解决了大型语言模型在复杂问题中的搜索效率和能力不足的问题。
- SeaL框架利用大型语言模型提高搜索效率和准确性。
- 进一步扩展至SeaL-C以确保搜索的完整性。
- 结合系统化搜索策略显著增强了大型语言模型的解决问题能力。
- 提升了大型语言模型在现实应用中的效用。
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