本文提出了SearchEyes，一种以类型化知识图为核心的模拟搜索世界，该世界统一构建训练数据、搜索环境和奖励信号，解决多跳推理训练中结构断连的问题。通过引入感知-知识链（PKC）和跃点锚定策略优化（HaPO），实现了多模态搜索代理的高效训练。实验表明，SearchEyes在六个多模态知识密集基准上表现优异，SearchEyes-27B版本平均超越现有最强开源模型6.2分。
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SearchEyes通过统一构建训练机制和利用结构化知识图，精准捕获多跳推理的细节及奖励分配，显著提升了多模态搜索智能的性能，推动了该领域的发展。
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