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　　我们（UIUC & Amazon）提出的s3（Search-Select-Serve）是一种训练效率极高、结构松耦合、生成效果导向的 RL 范式。该方法使用名为Gain Beyond RAG (GBR)的奖励函数，衡量搜索器是否真的为生成带来了有效提升。实验表明，s3 在使用仅2.4k 训练样本的情况下，便在多个领域问答任务中超越了数据规模大百倍的强基线（如 Search-R1、DeepRetrieval）。

　　「从原始问题开始检索」是方向正确的保障：我们发现，以用户原始问题作为第一轮检索的起点，有助于模型明确搜索目标、建立有效的检索路径。若不设置这一初始点，搜索策略往往偏离主题，导致性能显著下降。「文档选择」机制显著降低 token 消耗：该机制允许模型在每轮检索后主动筛选信息，从而避免将所有检索结果一股脑送入生成器。通过这一设计，s3 的输入 token 平均减少了 2.6 至 4.2 倍，不仅提升了效率，也减少了噪声干扰，对生成效果有正面作用。

　　A1：Search-R1 原文使用 Exact Match（EM）作为 reward 和评估指标，并对模型进行了针对性微调。将这种针对 EM 优化的模型，与其他 zero-shot 方法比较，略显不公平，也难以衡量搜索本身的效果。因此我们采用更语义友好的 Generation Accuracy（GenAcc），结合 span 匹配和 LLM 判断，与人类评估一致率达 96.4%。相比之下，EM 只能捕捉字面一致，反而容易误导模型优化方向。