Context-Picker: Dynamic context selection using multi-stage reinforcement learning
Context-Picker: 基于多阶段强化学习的动态上下文选择
机构 * Sun Yat-sen University(中山大学)
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.AI
AI总结 Context-Picker通过多阶段强化学习动态选择上下文,提升长上下文问答的准确率和效率。
AI 大模型
检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。
Context-Picker: 基于多阶段强化学习的动态上下文选择
机构 * Sun Yat-sen University(中山大学)
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.AI
AI总结 Context-Picker通过多阶段强化学习动态选择上下文,提升长上下文问答的准确率和效率。
基于激活空间锚定的多类权限推理访问控制
机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) ; Lenovo Research(联想研究院)
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.CL
AI总结 本文提出AAAC框架,通过激活空间锚点实现多类权限控制,有效降低权限违规和攻击成功率。
超越化学问答:利用模块化化学操作评估LLM的化学推理
机构 * Pengcheng Laboratory(鹏城实验室) ; International Digital Economy Academy(国际数字经济学院) ; School of Electronic and Computer Engineering, Peking University(北京大学电子与计算机工程学院) ; School of AI for Science, Peking University(北京大学科学人工智能学院) ; Yale University(耶鲁大学)
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文提出ChemCoTBench框架,通过模块化化学操作评估LLM在化学推理中的能力,解决分子优化和反应预测等复杂任务。
Comments Accepted by NeurIPS 2025 Dataset Track, 22 pages, 10 figures
多跳问答中的检索-推理过程:一种四维设计框架和实证趋势
机构 * School of Computing and Information, University of Pittsburgh(计算与信息学院,匹兹堡大学) ; Google Cloud AI Research(谷歌云人工智能研究)
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.CL
AI总结 本文提出四维设计框架,分析多跳问答系统中检索-推理过程的执行计划、索引结构、控制策略和停止标准,揭示有效性、效率与证据忠实度的权衡,并指出结构感知规划、可转移控制策略和鲁棒停止是未来挑战。
SportsGPT: 一种基于大语言模型的可解释性体育动作评估与训练指导框架
机构 * School of Artificial Intelligence, UCAS, Beijing, China(人工智能学院) ; MAIS, NLPR, Institute of Automation, CAS, Beijing, China(自动化研究所) ; College of Education, Beijing Sport University, Beijing, China(北京体育大学) ; KuTi Sports Technology, Shaanxi, China(KuTi体育科技) ; Haoxiong Technology, Shanghai, China(浩鸿科技)
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.AI
AI总结 SportsGPT通过结合大语言模型和运动分析技术,实现可解释的体育动作评估与专业训练指导。
机构 * Geely AI Lab(Geely人工智能实验室) ; Beijing Institute of Technology(北京理工大学)
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.CL
Comments PRICAI 2025
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.AI
Comments The experiments in this paper were performed in January 2024. Current model architectures are considerably more complex than those presented here
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.IR
机构 * Johannes Gutenberg University Mainz(莱茵河畔明斯特约翰·格门特大学) ; University of Colorado Boulder(科罗拉多大学波尔德分校)
专题命中 知识库问答 :retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.CL
Comments WMT 25 Shared Task LLMs with Limited Resources for Slavic Languages: MT and QA
机构 * College of Computing & Information Technology University of Doha for Science and Technology(计算与信息科技学院 优德科技大学)
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.AI
Comments Paper accepted for presentation at ACS/IEEE 22nd International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA 2025)
机构 * Korea University(韩国大学) ; ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) ; Yale University(耶鲁大学) ; AIGEN Sciences(AIGEN公司) ; Hanyang University College of Medicine(翰雅大学医学院) ; University of Ulsan College of Medicine(釜山大学医学院)
专题命中 知识库问答 :retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted to EMNLP 2025 (Oral)
机构 * School of Computer, Electronics and Information(计算机、电子与信息学院) ; Guangxi University(广西大学) ; Guangxi Key Laboratory of Multimedia Communications and Network Technology(广西多媒体通信与网络技术重点实验室)
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.AI
Comments Accepted by the IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2025) for oral presentation. © 2025 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.IR
Comments 7 pages, 3 figures
机构 * School of Informatics, University of Edinburgh, UK(爱丁堡大学信息学院) ; Southeast University, Nanjing, Jiangsu, China(东南大学) ; University of Manchester, UK(曼彻斯特大学)
专题命中 知识库问答 :retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.CL
机构 * Allen Institute for AI(Allen人工智能研究所)
专题命中 知识库问答 :retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.CL
Comments 7 pages
Journal ref ACL 2025 System Demonstrations pages 513-523 Vienna Austria
机构 * State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University(区块链与数据安全国家重点实验室,浙江大学) ; Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security, Hangzhou(杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院,杭州) ; College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(计算与数据科学学院,南洋理工大学)
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.AI
专题命中 知识库问答 :hybrid retrieval(abstract);分类 cs.CL
机构 * University of Tübingen(图宾根大学)
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.CL
机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院信息工程研究所) ; School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学网络安全学院) ; Beijing Normal University(北京师范大学)
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.CL
Comments 16 pages, 3 figures
专题命中 知识库问答 :retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.CL
Comments 19 pages, 6 figures, to appear in ACL 2025 Findings
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.CL
机构 * ServiceNow
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.CL
专题命中 知识库问答 :knowledge retrieval(abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted by LREC-COLING 2024
Journal ref https://aclanthology.org/2024.lrec-main.58/
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments 8 pages, 7 figures, 3 tables
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.AI
专题命中 知识库问答 :retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.AI
Journal ref ICLR2025
专题命中 知识库问答 :retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.IR
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.CL
专题命中 知识库问答 :retriever(abstract);分类 cs.CL
Comments NoDaLiDa 2025
专题命中 知识库问答 :RAG(abstract);分类 cs.CL
Comments 20 pages, 2 figures