Amazon（亚马逊）

Retrieval-Augmented Generation Must Move Beyond Factual Grounding to Represent Diverse Opinions

检索增强生成必须超越事实基础以代表多样化观点

Aditya Agrawal, Alwarappan Nakkiran, Darshan Fofadiya, Alex Karlsson, Harsha Aduri, Aman Singh Thakur

机构 * Amazon.com（亚马逊公司） 纠错

AI总结 本文指出检索增强生成系统存在系统性事实偏差，并提出需要在检索系统设计上进行范式转变，通过不确定性量化方法提出统一目标，并展示Opinion-Aware RAG架构在两个领域中的实验结果，证明其在多样性、公平性和准确性方面的提升。

Comments 18 pages, Preprint under review

HeaPA: Difficulty-Aware Heap Sampling and On-Policy Query Augmentation for LLM Reinforcement Learning

HeaPA：用于大语言模型强化学习的难度感知堆采样和策略内查询增强

Weiqi Wang, Xin Liu, Binxuan Huang, Hejie Cui, Rongzhi Zhang, Changlong Yu, Shuowei Jin, Jingfeng Yang, Qingyu Yin, Zhengyang Wang, Zheng Li, Yifan Gao, Priyanka Nigam, Bing Yin, Lihong Li, Yangqiu Song

机构 * Stores Foundational AI, Amazon Inc.（亚马逊公司基础人工智能部） ； Department of Computer Science and Engineering, HKUST（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 研究大语言模型强化学习中提示采样问题，提出HeaPA方法，通过难度感知堆采样和策略内查询增强，维持动态提示池，跟踪能力前沿，在多数据集和基准测试中提升准确率，减少计算量，尤其在中大型模型规模下效果显著。

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