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ARBOR 引入了一种可复用的评分缓存，为基于LLM的搜索代理提供在线过程奖励，在仅依赖结果奖励不足时提升训练效率。它在多跳问答基准测试中优于 GRPO 和 DAPO，将多达42%的零梯度训练组转化为信息丰富的训练组。