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提出 KnowForge，一种按角色分工的多智能体检索增强问答管线（定位器、桥接判断器、深度阅读器、综合器），在开放域多模态文档问答基准上显著超越单智能体检索增强生成（RAG）与已发布系统。
AdaMem 引入了一个相关性引导的软压缩框架，该框架在检索增强生成中自适应地分配内存令牌，以更高的准确率和更低的延迟超越了均匀分配方法。
本文提出了Archive，一个用于开放域问答中歧义检测的框架，利用逻辑冲突区分歧义与答案多样性，并引入了包含4,703个查询的基准QuireQA。实验表明，Archive将F1最高提升21.6%，同时比竞争对手快16倍。
TabRank 提出了一种框架，通过将大型推理模型（DeepSeek-R1）的思维链轨迹蒸馏到紧凑的学生模型中，来训练用于表格检索的推理重排序器，在多个表格检索基准上取得了显著改进。