RAG / 检索增强生成

Who Benefits from RAG? The Role of Exposure, Utility and Attribution Bias

谁从RAG中受益？曝光、效用和归因偏差的作用

Mahdi Dehghan, Graham McDonald

机构 * University of Glasgow, Glasgow, UK（格拉斯哥大学，格拉斯哥，英国） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 本文研究RAG中查询组公平性的影响因素，发现RAG系统在不同组查询的平均准确率和改进上存在偏差，揭示了曝光、效用和归因对公平性的重要性。

Evaluating a Multi-Agent Voice-Enabled Smart Speaker for Care Homes: A Safety-Focused Framework

评估多智能体语音赋能的智能音箱在养老机构中的应用：以安全为导向的框架

Zeinab Dehghani, Rameez Raja Kureshi, Koorosh Aslansefat, Faezeh Alsadat Abedi, Dhavalkumar Thakker, Lisa Greaves, Bhupesh Kumar Mishra, Baseer Ahmad, Tanaya Maslekar

机构 * University of Hull, UK（赫尔大学） ； University of Southampton, UK（南安普顿大学） ； Connexin, Hull, UK（Connexin公司） ； Leeds Teaching Hospital NHS Trust, UK（利兹教学医院国家健康服务信托） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文评估了语音赋能的养老机构智能音箱，通过结合语音识别与检索增强生成技术，验证其在居民识别、提醒提取和任务调度中的准确性，为安全导向的护理系统提供支持。

MARCH: Multi-Agent Reinforced Self-Check for LLM Hallucination

MARCH: 多智能体强化自检用于大语言模型幻觉

Zhuo Li, Yupeng Zhang, Pengyu Cheng, Jiajun Song, Mengyu Zhou, Hao Li, Shujie Hu, Yu Qin, Erchao Zhao, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（通义大模型应用团队，阿里巴巴） 纠错

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

AI总结 MARCH通过多智能体强化学习框架，利用信息不对称机制减少大语言模型幻觉，实验表明其能显著降低幻觉率，8B参数模型表现接近闭源模型。

BeliefShift: Benchmarking Temporal Belief Consistency and Opinion Drift in LLM Agents

BeliefShift：评估LLM代理中时间信念一致性和意见漂移的基准测试

Praveen Kumar Myakala, Manan Agrawal, Rahul Manche

机构 * Independent AI Researcher（独立AI研究员） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 BeliefShift提出一个长期基准测试，评估多会话LLM交互中的信念动态，涵盖时间信念一致性、矛盾检测和证据驱动修正三个赛道，通过2400个标注交互轨迹验证模型在零样本和RAG设置下的表现。