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Wenyu Huang

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  1. arXiv

    检索信用如何分配决定搜索智能体训练收益:局部信用让Qwen3-4B平均F1从51.25升至54.34

    该研究构建了带中间证据标注的语料接地问答数据,比较三种检索信号(证据覆盖Cov、带依赖覆盖Cov-Dep、答案匹配AM)在标量奖励加成与动作对齐局部信用两种分配方式下的效果,用Qwen3-4B在七个问答基准上训练,发现局部信用优于标量,Cov-local平均F1达54.34,高于仅用结果奖励的51.25。

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