Beyond Parallel Sampling: Diverse Query Initialization for Agentic Search
超越并行采样:面向智能搜索的多样化查询初始化
机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; Instituto Superior Técnico and INESC-ID, University of Lisbon(里斯本大学高等技术学院和INESC-ID) ; NOVA LINCS, NOVA School of Science and Technology(新里斯本大学科学与技术学院NOVA LINCS)
AI总结 针对智能搜索中的广度缩放,提出DivInit方法,通过在第一轮生成多样化查询而非独立采样,缓解查询冗余问题,在多跳问答任务中平均提升5-7个点。
Comments 15 pages, 8 figures; under review at EMNLP 2026