Built upon veRL, Search-R1 extends the ideas of DeepSeek-R1 (-Zero) by incorporating interleaved search engine access and …

2025年3月12日 · This paper introduces Search-R1, an extension of reinforcement learning (RL) for reasoning frameworks where the …

2026年6月6日 · After reasoning, if you find you lack some knowledge, you can call a search engine by <search> query </search> …

2025年10月14日 · SEARCH-R1 的思路很直接： 把 “搜索引擎” 当成强化学习的 “环境”，LLM 是 “ 智能体 ”，目标是通过 “推理→搜 …

2025年3月12日 · Preliminary checkpoints with outcome-only RL.

Search-R1 is a reinforcement learning framework designed for training reasoning-and-searching interleaved LLMs —language …

2026年8月1日 · SEARCH-R1 如何解决多轮交互的问题？ SEARCH-R1 的核心创新在于它允许 LLM 在推理过程中 自主决定 何时以及 …

2026年10月22日 · Search-R1的强化学习训练 # 使用本配方复现 Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines …

2026年10月20日 · 用 DeepSeek 官方 Search API 或 Wikipedia 获取证据，复现多轮搜索训练，并比较 Base 与 30-step checkpoint。

2026年10月20日 · 检索与工具 RL（Search-R1 系） 一句话：以 Search-R1（arXiv:2503.09516，2025）为代表的一类工作，用 RL …