ACL 2025 大模型“以讹传讹”?DRAG双阶段「多代理辩论」破解幻觉叠加问题
论文提出DRAG框架,通过引入多智能体辩论机制缓解RAG中的幻觉问题。DRAG在检索和生成阶段引入正反方辩论,以提高答案的真实性和可靠性。研究显示,在多个数据集上DRAG取得了强劲表现。
论文提出DRAG框架,通过引入多智能体辩论机制缓解RAG中的幻觉问题。DRAG在检索和生成阶段引入正反方辩论,以提高答案的真实性和可靠性。研究显示,在多个数据集上DRAG取得了强劲表现。
老刘说NLP技术社区致力于通过早报、讨论、分享等多种形式,围绕大模型、RAG、文档智能和知识图谱等主题提供技术内容。该社区还提供了包括专题课程、系列文章及可视化图解在内的多种学习资源,并对成员权益进行了详细说明。
2025年开年,AI技术火热改变程序员职业。阿里云等企业开放招聘与AI相关的岗位,传统开发框架不再金钥匙。知乎知学堂推出实战训练营,传授AI大模型原理、应用技术和项目实操经验,学员有望转岗高薪AI相关职位。
分享了AI Agents、Agentic、RAG、MCP等AI技术的概念、应用和挑战,涵盖工具框架、实际案例以及路线图等内容。
我介绍了在构建 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 应用过程中遇到的第一个错误——使用向量数据库。此外,我也分享了两个建议:优先选择经过微调的小模型,并优化检索过程以提高效率和准确性。
今天是2025年6月5日,星期四,北京晴。文章介绍了将文本编码进MP4文件的有趣RAG尝试和Agentic-doc文档处理系统。Memvid项目通过MP4索引实现快速语义搜索,而Agentic-doc则利用agent高效提取复杂文档结构化数据。
2025年5月28日,北京晴。文章探讨了从几张图看RAG及Agent的问题和基于自我置信度作为强化学习监督信号的工作,强调实际业务数据的重要性,并指出不要过度依赖Agent智能体解决问题。