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官方账号arXiv cs.AI@Sagar Tamang, Ayush Vyas, Tabarakul Hazarika
推荐理由：论文提出READ，在780页财务报告上准确率58.8%，比向量检索的15.7%高出一大截，每次检索还能当成审计轨迹回放。
READ
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8月7日
12:02
论文提出READ（Reliable Embedding-free Agentic Document-search），用三种确定性操作——归一化词法搜索、结构导航、有界跨度读取——替代传统Top-K嵌入检索。在780页政府财务报告上，86.8%的内容行是表格行，数值单位依赖上方中位数13行的表头，导致分块经常切断数字与其单位的关联。READ在51个验证问题上达到58.8%准确率，而密集检索仅15.7%（p_Holm=2×10^-5）。控制实验显示，使用Top-K工具的同款智能体只能达到27.5%，说明增益来自接口而非迭代。作者也报告BM25与READ在统计上无差异，因此结果区分的是嵌入型与非嵌入型检索，而非智能体与词法检索。