SearchJev 搜索决策提速 5 倍,校准误差最高降 74%
Congfeng Cao · hf · 2026-10-06
作者提出 SearchJev,一个把搜索决策与 System-2 推理/生成分离的快速校准 System-1 模型。搜索 agent 需要反复判断相关性、证据是否充分、下一步搜索动作,用生成式模型做这些短决策延迟高且置信度不可靠;SearchJev 直接对合法选项打分,不做自回归生成,并用软标签学习(SLCD)从不确定的监督中学习决策概率并校准置信度。
同时发布统一六类搜索决策的 SearchDecision-Bench。结果:
- 相同规模的 Qwen3.5 自回归模型相比,决策质量更高,决策速度快 5.2-5.3 倍,平均期望校准误差(ECE)降低 41-74%
- 在 BrowseComp-Plus 上,双系统 agent 的主动搜索时间提速 3.7-4.7 倍,答案准确率从 45% 提升至最高 54%。
所属事件:SearchJev 让搜索 Agent 决策提速数倍且更精准(2 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 用户实测:Codex 空转刷 token,Claude Opus 理解力显著更强 — iruletheworldmo · 2026-10-06
- Urlbox 推出 MCP 服务器,一句话即可截网页、生成 PDF 转 Markdown — modelcontextprotocol · 2026-10-06
- OpenAI Dots 十步拆解之四：可逆自动化与分级模型 — FinanceYF5 · 2026-10-06
- OpenAI Dots 十步拆解之三：接业务工具与定时运转 — FinanceYF5 · 2026-10-06
- OpenAI Dots 十步拆解：让多个 AI 员工 24/7 无人值守运营 — FinanceYF5 · 2026-10-06
- ODS 一键部署本地 AI:自动检测硬件、装模型、带 Agent 与插件 — Teknium · 2026-10-06