arXiv cs.CL· Shijun Li, Yang Liu, Najmeh Sadoughi, Dongmei Wang, Xinjie Li, Zhu Liu, Rohith Mysore Vijaya Kumar, Yuzong Liu·· 4 小时前AI 评分38
SRAT：面向选择性检索增强机器翻译的智能体强化学习框架
Retrieve What Helps, Only When It Helps: Agentic Reinforcement Learning for Selective Retrieval-Augmented Machine Translation
AI 导读
研究提出 SRAT（Selective Retrieval-Augmented Translation），一种智能体强化学习框架，让模型学习何时直接翻译或检索、检索什么，并以最终翻译质量优化这些决策。在习语、知识密集和文档级翻译的离线或在线检索实验中，SRAT 持续优于从不检索和始终检索的基线。联合 Plackett–Luce 优化与翻译质量对比训练，可在相似度检索不足时进一步提升检索器训练效果。
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