論文の概要: DeepResearch-Slice: Bridging the Retrieval-Utilization Gap via Explicit Text Slicing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03261v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 07:07:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-11 18:48:17.574227
• Title: DeepResearch-Slice: Bridging the Retrieval-Utilization Gap via Explicit Text Slicing
• Title（参考訳）: DeepResearch-Slice: 明示的なテキストスライシングによる検索利用ギャップのブリッジ
• Authors: Shuo Lu, Yinuo Xu, Jianjie Cheng, Lingxiao He, Meng Wang, Jian Liang,
• Abstract要約: 本稿では,DeepResearch-Sliceを提案する。 暗黙の注意と異なり、本手法は推論の前に決定論的ハードフィルタを実行するために正確なスパン指標を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.480828184335856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Research agents predominantly optimize search policies to maximize retrieval probability. However, we identify a critical bottleneck: the retrieval-utilization gap, where models fail to use gold evidence even after it is retrieved, due to context blindness in noisy environments. To bridge this gap, we propose DeepResearch-Slice, a simple yet effective neuro-symbolic framework. Unlike implicit attention, our approach predicts precise span indices to perform a deterministic hard filter before reasoning. Extensive evaluations across six benchmarks show substantial robustness gains. Applying our method to frozen backbones yields a 73 percent relative improvement, from 19.1 percent to 33.0 percent, effectively mitigating noise without requiring parameter updates to the reasoning model. These results highlight the need for explicit grounding mechanisms in open-ended research.
• Abstract（参考訳）: ディープリサーチエージェントは検索ポリシーを最適化し、検索確率を最大化する。 しかし, 検索・利用ギャップは, モデルが回収後も金の証拠を利用できないため, ノイズの多い環境下でのコンテキストの盲点が原因で, 重要なボトルネックとなっている。 このギャップを埋めるために,我々は,シンプルだが効果的なニューロシンボリック・フレームワークであるDeepResearch-Sliceを提案する。 暗黙の注意と異なり、本手法は推論の前に決定論的ハードフィルタを実行するために正確なスパン指標を予測する。 6つのベンチマークの大規模な評価は、かなりの堅牢性向上を示している。 この手法を冷凍骨に適用すると、19.1%から33.0%の相対的な改善が得られ、推論モデルへのパラメータ更新を必要とせず、効果的にノイズを軽減できる。 これらの結果は,オープンエンド研究における明確な接地機構の必要性を浮き彫りにした。

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