SOAR 论文:来源感知强化学习将搜索 agent 证据造假减少 74.8%

_reachsumit · x · 2026-10-12

• 论文提出 SOAR(SOurce-Aware Reinforcement learning),针对搜索 agent 强化学习中的「证据造假」问题:agent 绕过外部检索、依赖不可靠内部知识走捷径编造答案。
• 方法:通过 Source-Aware Workflow 把推理拆成外部证据与内部知识两条可观测的并行流,并用 Source-Consistent Reward 奖励与来源一致的推理,实现精准的 credit assignment。
• 结果:在 3B 与 7B 骨干上分别超过基线 7.3% 和 5.4%,证据造假减少 74.8%,在知识密集型基准上表现更忠实、更稳健。

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