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Andy
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  • 论文:DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
    Andy
    2025-03-26
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  • 论文:Dynamic Contexts for Generating Suggestion Questions in RAGBased Conversational Systems RAG(检索增强生成)对话系统通过从知识库检索相关信息来增强生成能力,但在实际使用中,用户常常难以准确构建查询,导致问题模糊,系统需要进一步澄清以理解用户意图。为解决这一问题,论文提出了一种建议问题生成器,利用动态上下文来改善用户交互体验。
    Andy
    2025-03-26
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  • 论文: A Survey on LLM-as-a-Judge
    Andy
    2024-12-10
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  • 论文标题:Generative Verifiers: Reward Modeling as Next-Token Prediction
    Andy
    2024-10-21
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  • 论文《RAGEval: Scenario Specific RAG Evaluation Dataset Generation Framework》提出了一种全新的框架RAGEval,用来评估基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)系统的性能,尤其是在不同垂直领域中的表现。这个框架不仅一定程度解决了当前RAG系统中常见的评测挑战,还为未来大规模领域特定应用的研发提供一定导向作用。
    Andy
    2024-09-19
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  • 本研究提出了MedGraphRAG,一种新型的基于图的检索增强生成(RAG)框架,专为提升大型语言模型(LLM)在医疗领域的性能和安全性而设计。MedGraphRAG通过混合静态语义方法对文档进行分块,构建三层层次图结构,实现精确信息检索。采用U-检索方法,平衡全局意识与LLM的索引效率。实验结果表明,MedGraphRAG在多个医学问答基准测试中性能卓越,生成的响应包含源文档,显著提高了医学LLM的可靠性。
    Andy
    2024-09-11
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