ZeroSearch 是一種新框架，通過強化學習和少量標注數據，使大語言模型能夠模擬搜索引擎，提升檢索和推理能力，同時減少對真實搜索引擎的依賴，降低訓練成本。

　　ZeroSearch 利用強化學習和少量標注數據，使大模型無需依賴真實搜索引擎即可生成高質量文檔，增強推理能力。

　　框架采用課程式學習法，從高質量到低質量文檔逐步訓練，提高模型適應復雜檢索任務的能力。

　　在問答數據集測試中，ZeroSearch 表現優于傳統方法，在單跳和多跳問答任務中均有顯著優勢。