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推理密集型检索

从第一性原理出发的RAG推理新范式来了，蚂蚁DIVER登顶权威基准

从第一性原理出发的RAG推理新范式来了，蚂蚁DIVER登顶权威基准
在当前由大语言模型（LLM）驱动的技术范式中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型知识能力与缓解「幻觉」的核心技术。 然而，现有 RAG 系统在面对需多步逻辑推理任务时仍存在显著局限，具体挑战如下：表面相关性 (Surface Relevance)：基于 TF-IDF/BM25 等传统方法过度依赖词汇重叠度，倾向于召回与查询共享关键词的文档，导致检索结果停留于浅层文本匹配。 深度相关性 (Deep Relevance)：真实场景中的复杂查询（如医学诊断推导、数学定理证明）其相关性往往是隐性的，隐藏在概念类比、逻辑推演或因果链条之中，需要模型具备超越字面含义的理解能力。
9/9/2025 8:10:00 PM
机器之心
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