采访浅井明里——超越规模: 检索增强语言模型的前沿

摘要

在ACM SIGAI的AI Matters交叉转载中，艾拉·斯凯伦采访了2025年AAAI博士论文奖得主浅井明里。浅井的博士论文聚焦检索增强语言模型（LMs），主张超越单一大型模型，设计并训练与互补模块协同的系统。她开创了检索增强LMs，在推理时从大型文本集中检索相关知识，而非仅依赖训练记忆，从而生成更准确、最新、可验证的输出。这项工作挑战了“仅扩大规模即可解决问题”的社区主流观点，并催生了开源模型OpenScholar，帮助科学家综合大量科学文献。该方法已被学术界和工业界广泛采用，如生成式搜索引擎。