Project Greenhouse: Progress Toward Fully Open and Sovereign Agentic Search
Project Greenhouse：构建完全开放与主权的智能体搜索重排模型
🧭 开放主权 agentic search 重排 ★ 深度解读
University of Waterloo
用从零预训练+SFT 的 3B 点式重排模型，以少量 GPU 实现不依赖第三方权重的开放主权检索重排
📌 工作参考价值（4 点）
- 可复用训练配方：3B decoder-only 模型从通用语料（ClimbMix）从零预训练，再用公开相关性标注（RLHN-250K）做 LCE 点式微调，即可逼近/超过同量级 fine-tuned listwise/pointwise 重排器；电商/广告团队可照搬到商品/广告候选重排，避免依赖 Qwen/Gemma 等第三方权重带来的 license 与合规风险。
- 工程集成简单：点式重排把 query-doc 对映射为标量分数，候选独立打分、排序；相比 listwise 更适合局部候选集（如召回 top100）和线上并行，3B 可单 GPU 部署，适合 agent 搜索循环中对抓取/召回结果做优先级筛选。
- 模型 soup 提升稳定性：同一 SFT recipe 多次训练后平均权重作为最终 checkpoint，降低单次波动；在业务迭代中可用少量多次微调再平均来提升线上指标稳定性。
- 重排器可当 relevance judge/奖励信号：其标定后的分数可作为 RAG/agent 搜索中的相关性校验、强化学习 reward 或 rollout verifier，与 LLM 生成/重排组件解耦。