Self-evolving retrieval lifts benchmark scores 25%

Los agentes de IA que adaptan sus configuraciones de recuperación durante la ejecución muestran un aumento del 25.7% en el rendimiento en benchmarks establecidos, refutando la suposición de que las pilas de recuperación deben ser fijas. Este nuevo paradigma permite que un módulo de "diagnóstico" impulsado por LLM reescriba su estrategia de búsqueda a medida que llegan nuevas consultas, tratando todo el pipeline de acceso a la memoria como una política mutable.