RING 把检索内化进模型，速度快过 RAG 3 到 19 倍
_reachsumit · x · 2026-08-04
- 论文提出 RING（Retrieval-Internalized Generation）：把大规模外部知识直接注入模型参数，而不是在服务端依赖外部检索器。
- 它通过强化学习让模型在内部记忆上学会参数化搜索，试图把检索逻辑“内化”进模型本身。
- 训练分三步：继续预训练注入新语料、监督微调学习“先搜再答”的模式、再用层级奖励的 RL 优化路由与搜索策略。
- 作者还构建了 News-2025 基准，来自基础模型预训练截止日之后发布的新闻，用来评估真正的新知识注入，避免测试集泄漏。
- 结果上，RING 在保持或超过 RAG 效果的同时，推理速度据称可快 3–19 倍。
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