AceSearcher

NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型，AceSearcher来了

如何让一个并不巨大的开源大模型，在面对需要多步检索与复杂逻辑整合的问题时，依然像 “冷静的研究员” 那样先拆解、再查证、后归纳，最后给出可核实的结论？近期，来自埃默里大学，佐治亚理工大学，罗格斯大学，纽约州立大学奥尔巴尼分校，得克萨斯大学西南医学中心的研究团队发布 AceSearcher 模型，一个让同一语言模型在推理时兼任 “问题分解者（Decomposer）” 与 “答案求解者（Solver）” 的合作式自博弈框架：它以两阶段训练（SFT→RFT）为骨架，把 “会拆题、会找料、会整合” 的完整能力链拧成了一根绳。更重要的是，这不是单纯的 “又一个新模型”，而是一个更优的框架：它把公开的推理数据集引入到检索增强的训练流程中，让模型真正学会如何把推理与检索结合起来，显著提升了复杂检索任务的效果。

10/24/2025 1:34:00 PM

机器之心

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