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ReFact提出了一种自适应的事实重述引用框架，训练大语言模型自主决定推理步骤何时需要上下文支撑，从而在减少令牌消耗的同时提升思维链推理的忠实度和紧凑性。
本文介绍了为CLEF 2026 LongEval-RAG任务设计的候选约束检索增强生成（RAG）系统，该系统结合了确定性溯源追踪与段落检索、查询扩展、伪相关反馈、互惠排名融合、证据重排序以及引文感知聚合。对十种流水线变体的消融研究表明，采用基于规则的分块流水线并辅以句子级神经选择的方案取得了最佳性能。