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多语言金融问答系统使用语言路由模型和直接评分
研究人员开发了一个名为 DS@GT 的金融考试多语言问答系统，该系统利用了基于 LangGraph 构建的检索增强管道。该系统识别查询语言，并使用 BGE-M3 嵌入和 FAISS 索引从大型知识库中检索相关信息。它通过分析下一个 token 的对数概率而不是生成自由文本来对潜在答案进行评分，采用了一种称为检索增强直接评分 (RADS) 的策略。对于资源较少的语言，它使用加权倒数排名融合来融合检索索引。该系统根据语言将查询路由到不同的…
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混合 LLM 系统在抑郁症筛查挑战赛中排名第三
DS@GT 的研究人员开发了一个混合多智能体 LLM 系统，用于对话式抑郁症筛查，在 eRisk 2026 任务 1 挑战赛中获得第三名。他们的系统通过采访模拟抑郁症患者的 LLM 角色来进行，从单一模型原型发展到多智能体架构，最终发展为混合配置。这种混合方法用开源的 Gemma 27B 模型取代了专有的 GPT-5 nano interviewer，并通过预计算的对话树和可靠性加权共识聚合等算法组件进行了增强。该混合系统表现出具有竞…