RAG / 检索增强生成

Generating Biomedical Fact-Checking Reports with RL-Enhanced Agentic Search

用强化学习增强的智能体搜索生成生物医学事实核查报告

Jiongxiao Wang, Dingli Ma, Chaoqun Ni

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出BioCheck Agent智能体结合EG-GRPO强化学习方法，生成生物医学事实核查报告，在SciFact数据集上提升了标签预测准确率、证据质量并降低了幻觉率。

MARS: Multi-Specialist LLM Relay System for Competitive Programming

MARS：用于竞赛编程的多专家大语言模型中继系统

Andrei Mikhailov, Mikhail Burtsev, Alsu Sagirova

机构 * MIRAI ； London Institute for Mathematical Sciences（伦敦数学科学研究院） ； AXXX 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 MARS是用于竞赛编程的多专家LLM中继框架，通过检索选择算法领域专家组成流水线，在CodeContests测试集上以更低成本和方差达到0.624±0.006的通过率，缩小了与CodeSIM的差距。

Comments 13 pages, 8 figures, EMNLP 2026

Attributing Structured-Output Gains in Function Calling: Interface Alignment versus Procedural Transfer

函数调用中结构化输出增益的归因：接口对齐与过程转移

Wanyi Chen, Daoyuan Chen, Fang Kong

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

AI总结 研究结构化输出基准中提示诱导函数调用增益的归因，介绍四层增益归因协议，应用于相关数据集得出部分增益源于接口对齐而非过程转移的结论，并发布相关资源。

Comments 18 pages, 5 figures