本文提出ReSearch框架，旨在解决大型语言模型在推理中整合外部检索的挑战，尤其是复杂的多跳问题。通过强化学习训练，实验证明该方法在多个基准测试中展现出强大的泛化能力，提升了模型的反思与自我修正能力。

ReSearch：通过强化学习训练大型语言模型的推理与检索能力
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