1.蚂蚁定律

在当前由大语言模型（LLM）驱动的技术范式中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型知识能力与缓解「幻觉」的核心技术然而，现有 RAG 系统在面对需多步逻辑推理任务时仍存在显著局限，具体挑战如下：表面相关性 (Surface Relevance)：基于 TF-IDF/BM25 等传统方法过度依赖词汇重叠度，倾向于召回与查询共享关键词的文档，导致检索结果停留于浅层文本匹配。

2.蚂蚁理论

深度相关性 (Deep Relevance)：真实场景中的复杂查询（如医学诊断推导、数学定理证明）其相关性往往是隐性的，隐藏在概念类比、逻辑推演或因果链条之中，需要模型具备超越字面含义的理解能力为建立严格的评估体系，学术界提出了 BRIGHT—— 首个面向推理密集型检索的权威测试集。

3.蚂蚁效应理论

该基准涵盖了源自经济学、心理学、数学及编程等多个知识密集型领域的真实查询这些查询的共性在于其答案无法通过传统的直接检索显式获得，使得很多 RAG 系统失效而 BRIGHT 必须通过多步推理构建证据链，也就是所谓的「第一性原理」， 从 「根源」 推导，而非 「类比」来解决问题。

4.蚂蚁ladder

针对这一技术挑战，蚂蚁集团 AQ-MedAI 团队提出了 DIVER（Deep reasonIng retrieVal and rERanking） 框架，旨在解决「推理密集型」（Reasoning-Intensive）场景下的信息检索难题。

从第一性原理出发的RAG推理新范式来了，蚂蚁DIVER登顶权威基准（插图

5.蚂蚁定律是什么意思

论文标题：DIVER: A Multi-Stage Approach for Reasoning-intensive Information RetrievalarXiv 地址：https://arxiv.org/pdf/2508.07995

6.蚂蚁算法原理

代码与模型开源地址：https://github.com/AQ-MedAI/DIVERhttps://huggingface.co/AQ-MedAI/DIVER-Retriever-4Bhttps://huggingface.co/AQ-MedAI/Diver-Retriever-0.6B

7.蚂蚁效应

目前，DIVER 框架在 BRIGHT 公开排行榜上测评得分 45.8，排名第一，充分验证了其技术的领先性。

从第一性原理出发的RAG推理新范式来了，蚂蚁DIVER登顶权威基准（插图1

DIVER：推理驱动式检索系统DIVER 是一套推理驱动式的检索框架，其将复杂的检索任务分解为四个阶段，主要为 DIVER-DChunk、DIVER-QExpand、DIVER-Retriever 和

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