연구자들은 외부 코퍼스와 상호작용하는 대규모 언어 모델 에이전트에서 "증거 맹점"을 해결하도록 설계된 영구 다중 뷰 코퍼스 탐색 프레임워크인 AtlasNav를 도입했습니다. 이 상태는 필요한 증거가 표면화되지 않거나 유한한 상호작용 예산 내에서 사용 가능한 상태로 유지되지 않을 때 발생합니다.

  • AtlasNav는 코퍼스를 한 번만 코퍼스 아틀라스로 조직하여 각 쿼리마다 공유 구조를 재구성하는 대신 쿼리가 적응적으로 탐색할 수 있도록 합니다.
  • BrowseComp-Plus에서 기존 동적 워크스페이스 방법 대비 기록된 온라인 추론 비용을 30.21% 줄이면서 엄격한 정확도 92.05%를 달성합니다.
  • 일치된 예산 하에서 이 프레임워크는 필요한 증거를 더 일찍 완전히 실현하며 모델의 증거 제공 경험적 참조에 더 빠르게 접근합니다.
  • 이 접근법은 10K-1M 스케일링에 걸친 PhantomWiki의 코퍼스 조직화에서도 효과적이며 이질적인 기업 지식으로 경쟁력 있게 이전됩니다.

이 결과는 에이전트 검색의 효과가 접근 가능한 증거뿐만 아니라 제한된 상호작용을 효과적인 탐색으로 만들기 위해 코퍼스가 어떻게 표현되느냐에 달려 있음을 보여줍니다.