arXiv:2610.30435v1 Announce Type: new Abstract: Recent advances in search agents have enabled large language models to tackle complex tasks by retrieving and synthesizing external information. However, existing search agents often lack search-state awareness, i.e., the ability to recognize what information has been obtained and what remains missing, leading to hallucinated reasoning and prematurely terminated search. To address this limitation, we propose Self-Assessment Reinforcement Learning (SARL), a reinforcement learning framework in which models learn to recognize their own search state
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月24日 · 原文日期：2026年10月23日
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人工核验：尚无核验记录
