域内外显著提升
一个混合专家检索模型，通过让不同结构的专家在训练中相互竞争，各自发展出对不同匹配模式的专长，从而在相关文档识别上全面超越现有方法。
郭嘉丰 · Cai, Yinqiong · Bi, Keping · 范意兴 · 陈卫 · 张儒清 · 程学旗
ACM Transactions on Information Systems 2025
专家在每条训练样本上竞争，根据表现获得奖励和更新，从而各自强化对特定样本类型的匹配能力。
在检索基准数据集上的实验表明，该方法在域内和域外设置下均显著超过最先进基线。
共享底层学习通用语义表示，上层采用不同结构以代表多种检索专家类型。