多语言检索器共享索引埋没正确文档，提出免训练修复

2026年10月14日，一项研究指出多语言稠密检索器在共享索引下的问题：同一个问题换一种语言提问，检索结果差异巨大，各语言的正确答案会被非相关文档埋没。研究提出 disagreement-guided steering 方法，无需训练，做法是取其他语言的共识与该语言特有检索之间的表示差，在推理时加到查询上。该方法比去语言均值、子空间移除等基线更能缓解同语言挤占，召回率保持竞争力，但与均值移除之间存在权衡。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。