Certify用闭包证书判定检索证据
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Certify用闭包证书判定检索证据
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AI 综述
Certify论文作者提出以Horn闭包证书判断搜索增强模型检索后应直接回答、继续搜索还是弃答。论文实验显示，该方法在三个含不可答孪生问题的语料池上，决策准确率高于搜索agent、图检索和充分性判定器。 在涉及2100万条Wikipedia段落的实验中，实体校验使决策准确率提升4—13个百分点；采用证书生成答案的正确率为80%，使用全部检索段落则为57%。
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最新进展10月28日 02:22
Certify 论文：用 Horn 闭包证书判断搜索增强模型该回答、再搜还是弃答报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntCertify 论文：用 Horn 闭包证书判断搜索增强模型该回答、再搜还是弃答
Certify 论文提出用 Horn 闭包证书为搜索增强模型判定检索证据是否足以回答。在三个含不可答孪生问题的语料池上，其决策准确率显著高于搜索 agent、图检索和 sufficiency judge。在 2100 万 Wikipedia 段落上，实体校验使决策准确率提升 4-13 点；证书生成答案正确率为 80%，使用全部检索段落仅 57%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。