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SOAR：源感知强化学习用于搜索智能体

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2026年10月12日，arXiv（cs.CL）发布论文《SOAR：面向搜索智能体的源感知强化学习与精准信用分配》。SOAR提出源感知强化学习范式，将外部信息E_ext与内部知识E_int拆分为可观测的并行流，并用源一致性奖励实现精准信用分配，以缓解搜索智能体的证据编造问题。实验显示，在3B与7B骨干模型上较基线分别提升7.3%和5.4%，证据编造减少74.8%，在知识密集型基准上表现更稳健。目前论文已上线arXiv，暂无后续验证或第三方复现报道。

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LatestOct 12
SOAR论文上线arXiv，报告在3B/7B模型上提升7.3%/5.4%，证据编造减少74.8%。

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Oct 12, 2026
  1. arXiv · Computation and Language
    SOAR：面向搜索智能体的源感知强化学习与精准信用分配

    SOAR 提出源感知强化学习范式，将外部信息 $E_{ext}$ 与内部知识 $E_{int}$ 拆分为可观测的并行流，并用源一致性奖励实现精准信用分配，以缓解搜索智能体的证据编造问题。在 3B 与 7B 骨干模型上较基线分别提升 7.3% 和 5.4%，证据编造减少 74.8%，在知识密集型基准上表现更稳健。论文已上线 arXiv（cs.CL）。

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