09:53
arXiv cs.LG@Ali Asaria, Tony Salomone, Deep Gandhi
推荐理由：这篇论文用Qwen2.5-7B做了个四路对比，发现微调加检索混合方案在法条引用上精确匹配0.481还零幻觉，比纯微调或纯检索都强，而且用轻量bge-small就够用。
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6月19日
09:53
论文使用Qwen2.5-7B-Instruct对比了零样本、仅SFT、仅RAG和SFT+RAG混合四种方法在安大略住宅租赁法条文引用上的效果。混合方法以0.481精确匹配（节+条）取得最高分，且将幻觉降至零。SFT提升了高召回候选集中条款选择的鲁棒性，而仅用bge-small嵌入就超越了更大专用检索模型。扩大训练集未带来提升，0.70目标尚未达到。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
11:55
11:55
arXiv: DeepSeek@Zaifu Zhan, Shuang Zhou, Rui Zhang
推荐理由：这篇论文让多个AI模型互相评审对方的思考过程，医学问答准确率比单模型高5个百分点，比投票集成也高3个百分点，有意思。
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
15:07
AITOP6月11日 15:07