EMNLP 2026 论文:RAG 检索思维轨迹提升推理 43%
matei_zaharia · x · 2026-08-22
论文《RAG over Thinking Traces Can Improve Reasoning Tasks》被 EMNLP 2026 录用。研究挑战了“RAG 对推理任务无效”的传统观点,提出检索“思维轨迹”而非文档的新方法。作者介绍了 T³ 算法,将思维轨迹转化为结构化表示。实验显示,在 AIME 2025-2026 等基准上,该方法能显著提升 Gemini-2.5-Flash 等模型的推理性能,相对增益最高达 56.3%。
「模型」频道最新
- 开发者评 Instinct:有趣但缺乏深度的平庸之作 — signulll · 2026-08-22
- 神秘模型 Ox Alpha 现身:百万上下文且算力惊人 — udmrzn · 2026-08-22
- 难以微调模型避免使用不必要的连字符 — ivan_bezdomny · 2026-08-22
- 实测:Qwen3.8-27B Q6 代理编程表现强劲 — Ok_Ninja7526 · 2026-08-22
- 用户测试模型生成刻板印象:犹太人形象相对温和 — doodlestein · 2026-08-22
- 实测Qwen-3.8 27B无审查版:可讨论历史人物而不被说教 — doodlestein · 2026-08-22