论文研究 arXiv cs.CL Fri, 18 Sep 2026 正文 thin 4 words

F$^{2}$DR：面向 DeepSearch 工作流的细粒度全流程奖励框架

英文标题：F$^{2}$DR: A Fine-Grained Full-Pipeline Reward Framework for DeepSearch Workflows

论文《F$^{2}$DR》提出了一套面向 DeepSearch 工作流的细粒度全流程奖励框架。该研究指出，随着 Large Language Models（LLMs）在工业场景中的广泛部署，DeepSearch 已成为处理复杂用户查询的主流范式。DeepSearch 通常采用包含规划等环节的迭代式闭环工作流，F$^{2}$DR 旨在针对这一完整流程提供更细粒度的奖励机制。该论文以 arXiv:2609.19827v1 形式发布，公告类型为新论文。

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