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今天的主题是：Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning

Summary

这篇研究文章提出了一种名为 SEARCH-R1 的新型框架，它利用强化学习让大型语言模型 (LLMs) 学习如何通过 多轮搜索查询 与搜索引擎进行自主交互。 区别于依赖固定检索或大量标注数据的现有方法，SEARCH-R1 使 LLMs 能够在 逐步推理 过程中动态生成搜索请求并利用实时检索到的信息。 通过在强化学习训练中引入检索到的词元屏蔽和基于结果的奖励函数，SEARCH-R1 在多个问答数据集上显著提高了性能，验证了其在结合推理与外部知识获取方面的有效性。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.09516