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T-Search : récupérateur agentique ouvert pour la recherche multi-étapes complexe

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Les chercheurs présentent T-Search, un récupérateur agentique à poids ouverts conçu pour des tâches de recherche multi-étapes complexes. Construit sur Qwen3.6-35B-A3B et entraîné avec des données synthétiques filtrées de manière adversariale, il exécute des recherches bornées en plusieurs rounds pour retourner des chunks de preuves classés avec des justifications.

Atteint un Recall@10 de 56.0 avec un rollout et 61.3 avec trois rollouts fusionnés sur sept benchmarks en anglais et russe.
Surpasse les modèles ouverts plus grands tout en laissant la génération de réponses aux modèles en aval pour un échange flexible.
Inclut la publication du modèle, du harness, de la démo live et de TRuST, le premier benchmark natif russe pour la recherche difficile.

Les auteurs considèrent cela important car il permet d'échanger les composants backend et générateur sans réentraînement.

Importance 2/3 Nouveau cadre d'évaluation avec différenciateurs arXiv cs.CL Alibaba (Qwen) Open weights Retrieval & RAG

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Dev-4B combine des décisions rapides calibrées avec une escalation de raisonnement basée sur les risques

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