KbSD propõe calibrar agentic search com self-distillation
Publicado em 30 de junho de 2026, o resumo apresenta o KbSD, um framework de self-distillation com supervisão densa por token para decisões de busca agentic. A descrição não informa resultados de avaliação.
O KbSD propõe um framework de self-distillation para agentic search. Nele, um teacher fornece dicas como supervisão densa em nível de token, ajudando a calibrar decisões entre usar a memória do modelo, evidências recuperadas ou abster-se. O resumo foi publicado em 30 de junho de 2026 e não apresenta métricas ou resultados de experimentos.
A proposta interessa a equipes que constroem agentes com retrieval e querem avaliar quando buscar informações ou recorrer ao conhecimento do modelo. Para verificar o escopo e os achados, consulte a publicação original e confira se ela apresenta detalhes experimentais além dos descritos neste resumo; não trate a proposta, por si só, como evidência de desempenho.