RAG / 检索增强生成

Tiny-Critic RAG: Empowering Agentic Fallback with Parameter-Efficient Small Language Models

Tiny-Critic RAG：赋能代理回退的参数高效小型语言模型

Yichao Wu, Penghao Liang, Yafei Xiang, Mengwei Yuan, Jianan Liu, Jing Yang, Xianyou Li, Weiran Yan

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 Tiny-Critic RAG通过参数高效的Small Language Model实现低延迟的二进制路由，有效降低代理部署成本。

FrugalRAG: Less is More in RL Finetuning for Multi-Hop Question Answering

FrugalRAG: 在多跳问答中少即是多

Abhinav Java, Srivathsan Koundinyan, Nagarajan Natarajan, Amit Sharma

机构 * Microsoft Research India（微软印度研究院） 纠错

专题命中 长文档RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 FrugalRAG通过强化学习减少检索步骤，实现多跳问答任务的高效准确权衡。