SearchJev：面向搜索智能体的快速校准 System-1 模型
SearchJev 是一种快速且经过校准的模型，用于处理搜索智能体中的短决策，例如判断相关性、证据是否充分以及选择下一步搜索操作。它不进行自回归文本生成，而是直接为合法选项评分；规划、查询生成和答案撰写则交由 System-2 模型完成。研究人员提出了用于校准决策的软标签学习方法，并推出整合六类搜索决策的 SearchDecision-Bench。在该基准测试中，SearchJev 的决策速度比同规模的自回归 Qwen3.5 模型快 5.2 至 5.3 倍，平均预期校准误差降低 41% 至 74%。在 BrowseComp-Plus 上，双系统智能体将主动搜索时间缩短了 3.7 至 4.7 倍，同时将答案准确率从 45% 提升至最高 54%。
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