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Reasoning agents in a dynamic world: The frame problem
Reasoning agents in a dynamic world: The frame problem
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新的RAG框架通过自我纠正增强金融问答能力
研究人员开发了一个名为自改进RAG（Self-Improving RAG）的新框架，以增强金融问答系统。该系统将问答过程分解为三个专业代理：检索（Retrieval）、推理（Reasoning）和判断（Judge），并由一个协调器（orchestrator）进行协调。它包含一个自我纠正机制，如果答案的置信度分数低于动态阈值，判断代理（Judge Agent）可以触发具有升级策略的重试。该方法在FinanceBench数据集上进行了评估…
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新框架GraphDx通过成本感知的LLM知识图谱增强医学诊断
研究人员开发了GraphDx，一个旨在改善医疗环境中顺序诊断的新型框架。该系统利用大型语言模型（LLMs）构建医学诊断知识图谱（MDKGs），该图谱对诊断相关性和成本都很敏感。GraphDx采用三个专用智能体——感知、推理和决策——系统地收集信息、评估证据并规划诊断步骤，同时最大限度地降低费用。在MedQA和MIMIC-IV数据集上的实验表明，诊断成功率显著提高，准确率达到79-93%，同时测试成本降低了20-54%。