ARI 检索器：用推理模型在搜索中实时回传梯度，跨查询摊销判断力
CShorten30 · x · 2026-11-07
dianetc 等人提出 Amortized Reasoning Index（ARI），一种新型检索器：在搜索过程中更新自身权重，利用推理模型对排序偏好在推理时产生的梯度来训练。
- 动机：当前 agent 每次会话都花大量推理判断哪些搜索结果相关，压缩上下文后这些判断力全被丢弃；ARI 把这些判断「摊销」下来，让过去查询上的推理持续改进未来查询的搜索
- 无需相关性标注：一个初始较弱的 400M cross-encoder，在留出查询上的 Recall@100 可提升至多（原文被截断）
- Antoine Chaffin 评价：直接从生产信号在线回传能解锁泛化做不到的能力，尽管仍有不少待推进点（如在预计算表示上工作、全局低成本更新）
所属事件:Anthropic 团队发布 ARI：检索器在搜索中自我更新(5 条相关)→
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