DiffuPlan diffusion search agent

2026 年 10 月 20 日，arXiv 预印本发布 DiffuPlan，一种基于扩散语言模型的搜索智能体，由 Qisheng Zhou、Zhen Xiong 和 Qiaoyu Tan 提出。该智能体核心架构保持单一可编辑规划状态，仅在后续证据解析实体或变更搜索路径时重建受影响步骤，实现了对规划过程的局部修订而非全量重生成。 在性能方面，DiffuPlan 在四个多跳问答基准测试中取得了 50.24 的平均 F1 分数，这一表现超过了强大的自回归（AR）搜索智能体。为了实现上述效果，该研究引入了 Expansion-Partition Marginalization 算法，专门用于处理长度不一的修订过程，并将扩散轨迹强化学习适配到了多轮搜索任务中。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。