韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院的人工智能研究人員與三星研究的合作，共同提出了一項(xiàng)名為KTRLF的知識(shí)增強(qiáng)的文檔內(nèi)搜索任務(wù)。該任務(wù)要求模型通過(guò)單一自然查詢(xún)實(shí)時(shí)識(shí)別文檔中的語(yǔ)義目標(biāo)，以應(yīng)對(duì)現(xiàn)有模型在面對(duì)幻覺(jué)、低延遲和難以利用表面知識(shí)等方面的挑戰(zhàn)。對(duì)所提出模型中知識(shí)聚合設(shè)計(jì)的進(jìn)一步評(píng)估以及對(duì)KTRLF中基線模型及其局限性進(jìn)行額外實(shí)驗(yàn)也是建議的研究方向。...

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