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今天的主题是：Reinforced Internal-External Knowledge Synergistic Reasoning for Efficient Adaptive Search Agent

Summary

本篇研究论文介绍了 IKEA（强化内外部知识协同推理智能体），这是一种旨在提升大型语言模型（LLMs）作为搜索智能体效率的新方法。现有模型常过度依赖外部检索，忽略了其内部知识，导致冗余搜索、潜在知识冲突和推理延迟。IKEA 通过引入知识边界感知奖励函数和知识边界感知训练数据集，让模型优先利用内部知识，仅在内部知识不足时才进行外部搜索。实验结果表明，IKEA 在知识密集型任务中表现优异，显著降低了检索频率，并展现出强大的泛化能力。该方法的核心在于通过强化学习，使LLMs能够自主判断何时使用其参数化知识，何时调用外部工具。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2505.07596