DeepMind 论文：单一模型可无索引排序

DeepMind 发表一篇论文，证明单一生成式语言模型可以在不依赖独立索引的情况下，对无限量文档进行排序，为这条持续约五年的研究路线收官。该方案把现有的两阶段管线——dual encoder 检索、cross encoder 重排——合并为一个生成式模型。Duane Forrester 对此解读称，排序列表将变成模型生成答案途中的中间计算，因此“第二页”与搜索结果页本身都难以为继。目前该进展以论文形式公布。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。