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Abdelrahman E.M. Abdallah
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MoCA-Agent 利用交易来支持金融和数值AI推理
研究人员开发了MoCA-Agent，这是一种新颖的代码代理，专为强大的金融和数值推理而设计。该系统将问题分解为原子声明，使用专家代理交易这些声明，并从经验证的证据中合成可执行的Python程序。MoCA-Agent通过在原子声明级别聚合证据以提高准确性，在包括金融、表格和多模态图表推理在内的各种基准测试中表现出色。
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Argus-Retriever 通过查询条件化模型推进视觉文档检索
研究人员开发了 Argus，一个专为视觉文档设计的新型检索系统。与生成静态文档嵌入的先前方法不同，Argus 使用区域感知的专家混合（MoE）模块创建查询条件化表示。这种方法允许系统根据特定查询调整文档表示，从而提高视觉文档检索任务的性能。Argus-9B 模型在 ViDoRe 排行榜上取得了最先进的成果，性能优于现有的开放后期交互模型。