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新的 MoMHa 系统优化 LLM Harness，平衡准确性、安全性和 Token 成本
研究人员开发了 MoMHa，一个用于优化大型语言模型 (LLM) Harness 的新系统。与以往只关注准确性的方法不同，MoMHa 将准确性、行为安全性和 Token 成本视为多目标标准。该系统利用一个具有代理功能的提案者 Claude Code，该提案者可以广泛访问先前的 Harness 设计和执行数据，以搜索最优的 Harness 配置。在合成和真实世界基准测试中，使用 12 种不同模型的评估表明，MoMHa 在联合奖励、行为安…
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新的CoAL-RAG方法提高了法律AI的答案质量和效率
研究人员开发了CoAL-RAG，一种新颖的检索增强生成方法，旨在处理法律问题中不断变化的复杂性。该方法采用基于“问题本质”和“检索一致性”的多维度评估系统，以自适应地选择检索策略。通过量化推理需求并分析语义检索与关键词检索之间的差异，CoAL-RAG选择最合适的策略并过滤上下文信息，以提高效率和答案质量。实验表明，CoAL-RAG在中文法律基准（如SocialLawQA和LawBench）上显著优于基线模型，并在英文数据集（如LexG…