When Iterative RAG Beats Ideal Evidence: A Diagnostic Study in Scientific Multi-hop Question Answering
当迭代RAG优于理想证据：科学多跳问答中的诊断研究
机构 * Faculty of Engineering, McMaster University, Canada（麦斯特大学工程学院，加拿大） ； BASF Canada Inc., Canada（巴斯夫加拿大公司，加拿大）
AI总结 通过化学多跳问答数据集，诊断发现迭代检索-推理循环在科学领域显著优于静态RAG上限，揭示了阶段式检索的优势与失败模式。
Comments 51 pages, 29 figures, Published in Transactions on Machine Learning Research (05/2026). OpenReview: https://openreview.net/forum?id=pa5TnBdyDP
Journal ref Transactions on Machine Learning Research (05/2026), ISSN 2835-8856
