omarsar0(@omarsar0)：这篇论文探讨了通过使用强化学习来教授LLMs如何在推理过程中多次查询搜索引擎来增强推理能力。通过不断优化查询并与搜索引擎交互，LLMs可以更好地利用搜索引擎进行推理，相比于之前的方法，这种方法在多个问题回答基准测试中取得了高达+26%的准确率提升。这种方法对于构建有效的深度研究代理非常有用和适用，代码和模型检查点也已经提供。

@omarsar0的推文分享了一篇最近探讨搜索增强推理创新概念的论文。这篇论文很重要，因为它深入探讨了语言模型（LLMs）不仅能够理解和推理，还能够有效利用搜索引擎增强其能力的潜力。采用强化学习（RL）作为训练方法是这项研究的一个值得注意的方面，表明了对人工智能发展的进步性方法。对于那些对人工智能和机器学习领域的前沿进展感兴趣，特别是对于人工智能如何模仿类人推理和研究技能的研究，这篇论文可能提供有价值的信息，并展示了人工智能应用未来的一瞥。- 通过使用强化学习训练LLMs来解决搜索增强推理的问题 - 重点是教授LLMs如何进行推理和利用搜索引擎 - 提出了一种使用强化学习训练LLMs的方法来增强搜索引擎的推理能力