RAG / 检索增强生成

MRCoder: An Efficient Context Selecting Approach for Repository-Level Code Generation

MRCoder：一种面向仓库级代码生成的高效上下文选择方法

Peiding Wang, Li Zhang, Fang Liu

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 MRCoder是一种基于Map-Reduce范式的仓库级代码生成上下文选择框架，通过SADGS策略和并行验证，在提升代码生成准确率的同时降低了token消耗与推理时间。

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Detecting Knowledge Inconsistencies Across Text, Tables, and Knowledge Graphs

跨文本、表格和知识图谱检测知识不一致性

Fanfu Wei, Thibault Ehrhart, Raphaël Troncy

机构 * EURECOM（欧洲电信学院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究跨文本、表格和知识图谱的知识不一致性检测问题，提出\textsc{Kontrast}框架，通过文本到SPARQL和语言模型推理比较并分类不一致性，实验表明跨模态不一致性常见且有价值，为知识审计提供工具并建立基准。