RELER：在嵌入空间用强化学习做检索
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RELER：在嵌入空间用强化学习做检索
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AI 综述
研究者 Qi Liu、Fengming Liang、Yiqun Chen、Erhan Zhang、Jiaxin Mao 提出 RELER（REinforcement LEarning for Retrieval），一个让现有嵌入模型直接在嵌入向量空间学习检索、并对齐任务特定奖励的强化学习框架。 据该研究，RELER 的做法是从 vMF 分布采样查询和文档嵌入，再用 RLOO 更新编码器。目前公开信息仅限框架介绍，未给出实验效果。
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最新进展10月7日 12:00
RELER：在嵌入向量空间用强化学习做检索报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv：cs.LGRELER：在嵌入向量空间用强化学习做检索
研究者提出 RELER（REinforcement Learning for Retrieval），一个让现有嵌入模型直接在嵌入向量空间学习检索并对齐任务奖励的强化学习框架，通过从 vMF 分布采样查询和文档嵌入并用 RLOO 更新编码器。
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