medical-benchmarks

本文介绍了HCG-RAG，它利用架构约束因果图进行检索增强生成，在医疗基准测试中，节点数减少3-20倍，LLM调用次数减少8-135倍，同时答案质量与基线相当或更优。

本文提出了具体化命题提示（CPP）框架，通过显式具体化与问题相关的命题来解决LLMs中的组合-知识二分法，显著提升推理性能，尤其在医学和数学基准测试中。

本文介绍了MamaBench和MamaRetrieval两个基准测试，用于评估母婴、新生儿及生殖健康领域的医学检索增强生成，填补了现有问答和检索数据集的空白。