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　　精准定位事实文档：通用搜索引擎包含海量信息，用户难以构建能精确定位证据段落的查询。DeepRetrieval 可将简单问题转化为包含关键术语、同义词和限定符的复杂查询，显著提高找到权威证据的概率。克服知识时效性限制：模型能够将「2024 年奥运会金牌榜前三名」等超出 LLM 知识截止日期的问题转化为精确搜索表达，使检索系统能够找到最新事实证据。多源验证能力：通过优化查询帮助搜索引擎找到多个独立来源的事实证据，从而交叉验证信息准确性，这是纯 LLM 问答无法实现的关键优势。

　　与「aha moment」相反，DeepRetrieval 的思考链长度随训练呈下降趋势，而非增长。这与 DeepSeek-R1 报告的「aha moment」现象形成鲜明对比，后者的思考链会随训练进展变得更长。图 4(a) 清晰地展示了 Qwen 模型思考链从初始约 150 tokens 逐渐降至稳定的 50 tokens 左右，而 Llama 模型的思考链更短，甚至降至接近 25 tokens。