arXiv 论文提出 Skill-Uni 统一技能检索与利用的强化学习框架
原文标题：Two Birds with One Stone: Skill-Augmented Generation via Unified Retrieval and Utilization
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针对现有技能增强生成方法将检索与利用分离优化的问题，论文提出 Skill-Uni 统一强化学习框架，采用生成式技能检索让单一模型同时学会检索与使用技能。通过预热指令微调与 GRPO 两阶段训练，在五个技能基准上相较 Qwen3-4B 与 LLaMA3.1-8B 分别平均提升 66.59% 与 34.82%。
- 问题
- 技能增强生成中检索与利用由分离模型优化，过程割裂。
- 方法
- 生成式技能检索让单模型同时学检索与使用，经预热指令微调与GRPO两阶段训练。
- 结果
- 五个技能基准上相较Qwen3-4B与LLaMA3.1-8B平均提升66.59%与34.82%。
- 影响
- 单模型统一检索与利用可简化技能增强管线，并兼容多种检索引擎。
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