SteerSearch：支持搜索中途中改目标的强化学习框架
原文标题：SteerSearch: Interactive Search Reasoning with Mid-Response Steering
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论文研究用户在模型搜索推理过程中改变目标的「中途引导」场景，识别出智能体仍回答旧问题的「答案目标锚定」失败模式。提出 SteerSearch 强化学习框架与 SteerSearch-Bench 基准，在 Qwen2.5-3B 上将引导准确率从 11.1% 提升至 31.3%，Qwen3-4B 上从 36.6% 提升至 44.6%。
- 问题
- 搜索智能体在用户中途改目标后仍回答旧问题，即答案目标锚定。
- 方法
- 用注入干预的交互式搜索轨迹做强化学习，训练模型保留上下文并重设目标，另加对比上下文奖励辅助对齐。
- 结果
- Qwen2.5-3B 引导准确率从 11.1% 升至 31.3%，Qwen3-4B 从 36.6% 升至 44.6%。
- 影响
- 做多轮搜索或研究型智能体的团队可直接借鉴，解决用户改需求后答非所问的体验问题。
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