VLDB 报告：Deep Research 智能体需与检索器协同训练
CShorten30 · x · 2026-09-05
Akari Asai 在 VLDB 做了关于 Deep Research 的报告，介绍 DR Tulu 与 AgentIR 两项工作。
- DR Tulu：用基于评分标准（rubrics）的训练方法，让深度研究智能体学会在 BM25 与向量检索之间选择合适的检索器，效果显著。
- AgentIR：核心洞察是为智能体的中间推理与搜索查询训练专用嵌入模型，提升检索与推理的协同。
作者还提出一个开放方向：把 AgentIR 与 BM25、ColBERT 式反馈结合，在「基于推理依据搜索」与「利用搜索返回结果」之间找到折中。
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