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• LiteRAG: 高性价比的基于图的检索增强生成 — 基于图的检索可提升多跳问答能力，但现有方法查询时成本高，且生成上下文冗长膨胀，影响生成质量。
• 在推测式检索增强生成中保证忠实的证据抽取 — LLM 越来越多地作为信息检索接口，但仍易出现幻觉与忠实性错误，导致生成内容偏离原文。
• 真实 AI 对话中的购买建议与可观测的买家反应 — 生成式助手多久会说服用户购买或不买？对话日志包含推荐信息，但未必记录其后续影响。
• 该对我的 LLM 相关性判断器礼貌吗？语气作为严重度操作点的偏移 — LLM 日益被用作相关性判断器，但其标签会随提示表面形式变化。本文在 3,498 条 TREC DL19/DL20 数据上研究其中一项特征——语气的影响。
• 从牛只报告类别中提取语义以实现数据互操作性与可发现性 — 按年龄、性别与生产类别细分的牲畜种群数据是支撑全球健康相关计算与模型的重要输入，但此类数据仍难以获取。