超越检索:代码搜索的多任务基准与模型
深度2026年5月13日19 分钟阅读
最有趣的发现是:短关键词查询(类似真实开发者搜索)使所有模型 nDCG@10 趋近于零,说明现有模型严重依赖长查询。此外,本文公开了首个在三个任务上均提升的重排序模型。推荐从事代码搜索、检索系统构建的研究者和工程师阅读。
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ThoughtTrace是首个大规模数据集,记录了用户与AI对话中的自述想法(发送提示的原因及对回复的反应),包含1,058名用户、2,155次对话及10,174条想法标注。分析表明,想法与消息语义不同,大模型难以从上下文推断,并能提升用户行为预测和个性化助手训练质量。该数据集为理解人机交互中的认知动态提供了新模态。
本文提出HASP框架,将智能体技能升级为可执行程序函数,在推理时或训练后主动干预智能体循环。在网页搜索、数学推理和编程任务上,HASP相比现有方法提升25%-30%性能,揭示了技能内化与稳定演化的机制。