AI不如多些文档:卡内基梅隆大学发现检索增强生成的新思路
这项由卡内基梅隆大学计算机科学学院的宁景杰、孔艺博、龙云帆和杰米·卡伦教授共同完成的研究,发表于2025年10月的《计算机科学-信息检索》期刊(arXiv:2510.02657v2),为我们重新思考人工智能问答系统的设计提供了全新视角。
这项由卡内基梅隆大学计算机科学学院的宁景杰、孔艺博、龙云帆和杰米·卡伦教授共同完成的研究,发表于2025年10月的《计算机科学-信息检索》期刊(arXiv:2510.02657v2),为我们重新思考人工智能问答系统的设计提供了全新视角。
这项由卡内基梅隆大学的曲宇晓、斯坦福大学的阿尼凯特·辛格、斯坦福大学的李允昊等研究者联合开展的突破性研究,发表于2025年10月的arXiv预印本服务器,论文编号为arXiv:2510.02263v1。这项研究提出了一种全新的AI训练方法RLAD(Reinfo