**Critic-R：利用自然语言内省反馈提升智能体搜索的检索模型**

_Critic-R: Improving Agentic Search using Instruction-tuned Retrievers with Natural Language Introspective Feedback_

> Critic-R 框架通过引入反馈回路，在推理和训练阶段优化面向智能体搜索的检索模型。它包含 Critic-R-Zero（推理时查询优化）和 Critic-Embed（基于轨迹的检索模型优化），无需人工标注即可提升检索质量和下游答案准确率，在多个多跳问答数据集上验证有效。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-08 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.00590)