#大模型#搜索增强推理#强化学习#错误修正#多跳问答
Search-R2：让AI学会中途纠错的搜索推理框架
在搜索推理中加入实时纠错机制 解决错误信息在长链推理中传播的问题 训练信号可回传至首次出错点，精准修正
落地难度
4.0
搞钱系数
3.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 核心解决：解决错误信息在长链推理中传播的问题
- 谁会买单：企业级AI客服/研究助理开发者
- 变现思路：封装为高精度多跳问答API或垂直领域智能搜索插件
- 落地难度：4/5
- 搞钱系数：3/5
落地难度分析
需构建复杂RL训练流程，依赖高质量轨迹标注与检索系统，一人公司难复现完整框架。
盈利潜力分析
买单群体: 企业级AI客服/研究助理开发者 思路: 封装为高精度多跳问答API或垂直领域智能搜索插件