arXiv · cs.AI· Xinyi Cheng, Tianfu Zhang, Jiwen Li, Xuesen Zhang, Shihao Yu, Pengfei Zhu, Renhuan, Heda Wang·· 6 小时前
CASI：通过集合干预为智能体检索进行信用分配
CASI: Credit Assignment via Set Intervention for Agentic Retrieval
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作者：Xinyi Cheng, Tianfu Zhang, Jiwen Li, Xuesen Zhang, Shihao Yu, Pengfei Zhu, Renhuan, Heda Wang
研究任务与主要进展
基于论文摘要，作者提出CASI，通过快照固定的集合干预和Shapley聚合，为智能体检索中的多个动作进行信用分配，并将其用于策略优化。在1,200个请求的赞助搜索设置中，训练时评估器下CASI与回放定义的Shapley参考值中位余弦相似度最高，敏感性后端下则未超过Singleton；五次独立训练中，CASI策略的留出拍卖回放集合价值高于Singleton和Broadcast。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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