重排器+国际象棋:Elo 式样本训练出 SOTA 重排器 zerank-2
CShorten30 · x · 2026-11-13
Weaviate 播客第 150 期，请到 ZeroEntropy 联合创始人、现 Notion 模型研究负责人 Ghita Houir Alami，深聊 Agentic Search 中的重排问题:
- Question's Gambit:深搜 agent 的第一步检索最关键——把原始问题分解成线索，每条线索单独跑 BM25，结果合并后送重排器，取 top-5 作为 agent 的首个观察；之后各轮只用普通 BM25。在 BrowseComp-Plus 上配合 GPT-5.5，搜索次数基本不变，准确率从 83.1% 提到 90.5%。
- zELO 方法:像国际象棋 Elo 一样，稀疏的文档两两对战样本足以通过 Thurstone 模型拟合出绝对分数，再蒸馏成 pointwise 重排器，产出 SOTA 交叉编码器 zerank-2。
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