Dr. Free 抛弃难度奖励，用证据增益训练自进化搜索智能体

Dr. Free 提出首个不依赖难度奖励的自进化搜索智能体训练框架：从知识图谱采样关系链并配对相关段落，为题目赋予多跳结构，只有完整证据段落下答案的似然超过所有捷径上下文的最大似然时，题目才获得正的信息增益奖励。该奖励基于 teacher-forced 似然计算，免去 pass-rate 估计，大幅缩短 proposer 训练时间。