RAG / 检索增强生成

OThink-SRR1: Search, Refine and Reasoning with Reinforced Learning for Large Language Models

OThink-SRR1: 通过强化学习增强大语言模型的搜索、细化与推理

Haijian Liang, Zenghao Niu, Junjie Wu, Changwang Zhang, Wangchunshu Zhou, Jun Wang

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

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

AI总结 OThink-SRR1通过强化学习训练的迭代搜索-细化-推理流程，有效解决复杂多跳问题中的检索噪声干扰和计算成本问题，实验表明其在多跳问答基准上准确率优于现有方法。

Mol-Debate: Multi-Agent Debate Improves Structural Reasoning in Molecular Design

Mol-Debate：多智能体辩论提升分子设计中的结构推理

Wengyu Zhang, Xiao-Yong Wei, Qing Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Mol-Debate框架，通过生成-辩论-细化循环提升分子设计中的结构推理能力，实验显示其在多个基准测试中表现优异。