R1-Searcher：让AI学会主动搜索
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@爱可可-爱生活
:R1-Searcher 创新性地提出了两阶段结果导向的强化学习框架，有效激励了 LLM 的自主搜索能力，使其在多跳问答等知识密集型任务中显著超越传统 RAG 方法，甚至媲美闭源模型，展示了 RL 在增强 LLM 外部知识利用和提升泛化能力方面的巨大潜力，并证明了仅通过结果奖励即可有效训练 LLM 完成复杂任务的有效性。
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:R1-Searcher 创新性地提出了两阶段结果导向的强化学习框架，有效激励了 LLM 的自主搜索能力，使其在多跳问答等知识密集型任务中显著超越传统 RAG 方法，甚至媲美闭源模型，展示了 RL 在增强 LLM 外部知识利用和提升泛化能力方面的巨大潜力，并证明了仅通过结果奖励即可有效训练 LLM 完成复杂任务的有效性。
[LG]《R1-Searcher: Incentivizing the Search Capability in LLMs via Reinforcement Learning》H Song, J Jiang, Y Min, J Chen... [Renmin University of China] (2025)
