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与此同时，Graph-Guided Policy Optimization (GGPO) fixes a fundamental flaw in how agentic RAG models are trained — standard outcome-based rewards incorrectly penalize good retrieval steps in failed trajectories and incorrectly reward redundant steps in successful ones. GGPO uses the graph structure to mask those misleading gradients at the step level.
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展望未来，Polygraphs的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。