如何让一个并不巨大的开源大模型，在面对需要多步检索与复杂逻辑整合的问题时，依然像 “冷静的研究员” 那样先拆解、再查证、后归纳，最后给出可核实的结论？
近期，来自埃默里大学，佐治亚理工大学，罗格斯大学，纽约州立大学奥尔巴尼分校，得克萨斯大学西南医学中心的研究团队发布 AceSearcher 模型，一个让同一语言模型在推理时兼任 “问题分解者（Decomposer）” 与 “答案求解者（Solver）” 的合作式自博弈框架：它以两阶段训练（SFT→RFT）为骨架，把 “会拆题、会找料、会整合” 的完整能力链拧成了一根绳。更重要的是，这不是单纯的 “又一个新模型”，而是一个更优的框架：它把公开的推理数据集引入到检索增强的训练流程中，让模型真正学会如何把推理与检索结合起来，显著提升了复杂检索任务的效果。
在三大类推理密集任务、十个数据集上，它拿到了平均 EM +7.6% 的优势；32B 版本在文档级金融推理上，表现可对标 685B 的 DeepSeek-V3，但参数量却不到 5%。
论文题目：AceSearcher: Bootstrapping Reasoning and Search for LLMs via Reinforced Self-Play接收会议：NeurIPS 2025 Spotlight论文地址：https://arxiv.org/pdf/2509.24193模型 / 数据集地址：https://huggingface.co/AceSearcher代码地址：https://github.com/ritaranx/AceSearcher/
把人类的 “拆解 — 检索 — 整合” 过程，规约成一个统一策略
现实世界的问题，常常不是 “一问一答” 能解决：线索散落在不同文档，需要多跳检索把证据拼齐，还要在此基础上进行跨段落乃至跨文档的整合推理。传统 RAG 在这里容易 “卡壳”—— 单步检索召回不足、推理链整合不稳、推理时扩展又容易带来延迟和资源开销。
AceSearcher 的关键，是把这一流程变成一个单模型、双角色的闭环：
- 分解者
：把原始问题 拆成子问题序列 ，以子问题为查询锚点，逐跳拉起相关证据；求解者：在每一跳证据上产出中间答案，最终基于汇总出答案。
AceSearcher 到底 “练” 了什么？
一、Stage I：监督微调（SFT）——“打底三件套”：会搜、会拆、会想
SFT 阶段的训练集是一个覆盖面很广的混合拼盘（约 18 万样本），包括：
1. 上下文丰富的 QA（NQ、SQuAD、DROP、NarrativeQA、Quoref、ROPES、FEVER、TAT-QA），让模型学会在证据上作答；2. 问题分解数据（GSM8K、ConvFinQA、StrategyQA），让模型学会把复杂问题拆成子目标；3. 链式推理数据（GSM8K、TabMWP、IfQA、MathInstruct 等 CoT/PoT），让模型形成多步推理的 “肌肉记忆”。
这一步的关键是：AceSearcher 首次系统地把这些公开的推理数据集，与检索增强任务结合起来。我们希望模型不仅学会了 “如何在上下文中找答案”，更学会了 “如何通过推理去驱动检索、再通过检索去支撑推理”。这是它与以往 RAG 方法最大的差别之一。
二、Stage II：偏好强化微调（RFT）—— 只看 “最终答案”，也能学会 “更好的过程”
现实里很难拿到 “中间推理步骤” 的标注。AceSearcher 的 RFT 阶段因此选择只用最终答案来给奖励：
- 在 RAG 环境（HotpotQA、2WikiMHQA、HOVER 等）下， 先采样 m 条分解路径，每条分解上 再采样 条完整解答轨迹；在上下文推理环境（GSM8K、TabMWP、ConvFinQA 等）下，仍负责拆题， 在表格 / 文本等上下文上生成中间答案与最终解；奖励基于 EM（Exact Match） 与格式校验，对整条轨迹 评分；把 “最好 vs 最差” 的分解、子问答、最终回答构造成偏好对，合并成 ，用 DPO（Direct Preference Optimization） 类目标训练；并采用在线多轮迭代（第 t 轮用当前策略采样偏好，再更新到 t+1 轮）。
实现上还有两个细节很 “工程”：
- 控制长度与成本：中间子问题阶段只产出短答案，仅在最终回答处生成较完整的推理；检索预算分配：总检索配额 N=15，如果分解出 n 个子问题，则每个子问题最多分到 个文档，以免某一步 “吃太多”。
在这里，利用推理数据集预训练出来的 “分解与推理能力”，在 RFT 阶段通过最终答案奖励被进一步固化和迁移到复杂检索任务，形成了推理与检索的真正耦合。
评测设置：任务谱系、检索器与指标
论文的评测覆盖三个任务大类，共十个公开数据集：
多跳问答：2WikiMHQA、HotpotQA、Bamboogle、MusiQue；多跳事实验证：HOVER、ExFEVER；文档级金融 / 数学推理：我们使用 DocMath-Eval 基准，包含 TAT-QA、FinQA、MultiHiertt、TAT-HQA 等任务。
实验结果分析：既要 “能搜会拆”，也要 “合并同类项”
1）多跳 QA / 事实验证：平均提升 7.6%，小中模型亦能 “越级”
在六个数据集的综合评测中（2WikiMHQA、HotpotQA、Bamboogle、MusiQue、HOVER、ExFEVER），AceSearcher 全面优于近期开源 / 闭源基线；其中 32B 版本的综合得分达到 60.7，相对多种强基线的平均 EM 最高可增 7.6%。更具代表性的是 “参数效率”：1.5B 版本已可对标 / 超越 8B 级基线，8B 版本还压过 70B 级模型。
2）文档级推理：32B ≈ DeepSeek-V3@685B（≈1/20 参数）
在 DocMath-Eval 上，AceSearcher-32B 的平均准确率与 DeepSeek-V3（685B） 几乎持平；14B 版本还超过了若干 72B 级模型；8B 相对同量级 / 略大模型亦有明显优势。这表明 “分解→检索→整合” 的统一范式，能在长文档与表格混合的复杂情境里保持稳健的泛化。
3）效率与可扩展性：少量数据就能 “拉满”，推理 - 时间性价比更优
- 数据效率：SFT 只取 2K 样本时，性能已可追平如 Search-R1 等强基线；RFT 追加 5K 提示后进一步拉升。推理效率：虽然比分步 RAG 多了 “分解 + 多跳” 的环节，但相对树搜索 / 思维链扩展等方法，AceSearcher 在相近推理时间下拿到更高分。
消融：为什么一定要 “分解 + 求解” 都练？
系统消融清晰地回答了这个问题：
- 缺哪样都不行：去掉 RFT 或 SFT，成绩明显下滑；把 替换成 “冻结” 的通用指令模型，也会失分；只练上下文 QA 远远不够：不加入 “分解 / 推理” 类数据，泛化与鲁棒性都不如 “全配方”；RL 替代方案不如在线迭代 DPO 稳定：RAFT、REST-EM、离线 DPO、迭代 SimPO 都做了横比，AceSearcher 综合更优。
这背后，其实是 与 的正反馈回路：好分解让好检索与好整合更容易发生，而持续的最终答案奖励又把这条路走得更稳。这再次印证：AceSearcher 的贡献不仅是性能超越，更是框架的超越。它证明了推理与检索不该被割裂开来，而应在一个统一框架中通过数据与优化手段协同提升。
未来：从 “固定检索器” 到 “联合优化”，再到更广的任务谱系
AceSearcher 证明了：聪明的训练范式胜过盲目扩参。接下来有三条有潜力的路：
1. 检索 - 推理联合优化：目前检索器固定，未来可尝试把检索表征、重排与生成策略联学，进一步提高 “证据命中→推理稳定” 的闭环质量；2. 极端时延场景的工程优化：在保持性能的前提下做缓存、动态步长与早停机制；3. 更广任务类型：从多跳问答 / 事实验证 / 长文档，扩展到对话式信息采集、实时工具使用、跨模态检索等。
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