[논문리뷰] Critic-R: Improving Agentic Search using Instruction-tuned Retrievers with Natural Language Introspective Feedback본 논문은 Agentic Search 환경에서 기존 Retriever의 경직성이 전체 시스템 성능의 병목 현상(bottleneck)을 유발한다는 점을 해결하고자 합니다. 기존 연구들은 주로 Reasoning Agent만을 최적화하거나, Retriever를 고정된 블랙박스로 간주하는 한계를 보입니다.#Review#Agentic Search#Retrieval-Augmented Generation#Instruction-tuned Retriever#Inference-time Scaling#Contrastive Learning#Introspective Feedback2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중