RAG / 检索增强生成

Decoupled Reasoning with Implicit Fact Tokens (DRIFT): A Dual-Model Framework for Efficient Long-Context Inference

解耦推理与隐式事实标记（DRIFT）：一种双模型框架，用于高效长上下文推理

Wenxuan Xie, Yujia Wang, Xin Tan, Chaochao Lu, Xia Hu, Xuhong Wang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 DRIFT通过双模型框架解耦知识提取与推理，提升长上下文推理效率和准确性。

Reason to Retrieve: Enhancing Query Understanding through Decomposition and Interpretation

为检索而思考：通过分解与解释增强查询理解

Yunfei Zhong, Jun Yang, Yixing Fan, Lixin Su, Maarten de Rijke, Ruqing Zhang, Xueqi Cheng

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 ReDI通过分解与解释增强查询理解，有效提升长形式复杂查询的检索性能。