NHNM：从正例中挖掘自然硬负例用于指令遵循检索

2026年10月27日，arXiv cs.AI / cs.LG 收录了一项针对指令遵循信息检索（IFIR）的研究，提出 NHNM 方法：从正例中挖掘自然硬负例，并在 MSMARCO 上构建了近 7K 条 NHNM-MARCO 训练集。报道称，在 InstructIR 和 FollowIR 两个基准上，参数规模从 568M 到 4B 的模型经 NHNM-MARCO 微调后表现强劲，部分设置下可匹敌或超过更大的检索器。消融实验显示，性能增益来自自然硬负例监督，并非源于模型规模或训练数据量。该报道未提及此前的相关工作版本。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。