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Certify 用 Horn 闭包证书判断检索证据充分性
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AI 综述
2026 年 10 月 28 日，AGI Hunt 报道论文 Certify：该方法用 Horn 闭包证书替代模型的整体式判断，让搜索增强模型在检索后三选一——直接回答、继续搜索或弃答。在三个含不可答孪生问题的语料池上，其决策准确率显著高于搜索 agent、图检索和 sufficiency judge；在 2100 万 Wikipedia 段落上，实体校验带来 4–13 点准确率提升。由证书生成的答案正确率达 80%，而使用全部检索段落仅为 57%。
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最新进展10月28日 02:22
论文 Certify 以 Horn 闭包证书决定回答、再搜或弃答，决策准确率优于搜索 agent 等基线。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntCertify 用 Horn 闭包证书判断证据是否足够：搜索增强模型可答/再搜/弃答三选一
论文 Certify 用 Horn 闭包证书替代模型的整体式判断，决定搜索增强模型在检索后回答、继续搜索还是弃答。在三个含不可答孪生问题的语料池上，其决策准确率显著高于搜索 agent、图检索和 sufficiency judge；2100 万 Wikipedia 段落上实体校验带来 4-13 点准确率提升。由证书生成的答案正确率达 80%，而使用全部检索段落仅 57%。
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