Re-Search for The Truth Multi-round Retrieval-augmented Large Language Models are Strong Fake News

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： LLM Daily RAG for LLM 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/139290480
本文提出一种新颖的检索增强LLM框架，通过多轮检索策略从网络获取证据验证新闻真伪，提升假新闻检测的准确性和可解释性。

本文是LLM系列文章，针对《Re-Search for The Truth: Multi-round Retrieval-augmented Large
Language Models are Strong Fake News Detectors》的翻译。

重新寻找真相：多轮检索增强的大型语言模型是强大的假新闻检测器

摘要

假新闻的泛滥对政治、经济和整个社会产生了深远的影响。虽然假新闻检测方法被用来缓解这一问题，但它们主要取决于两个基本要素：证据的质量和相关性，以及判决预测机制的有效性。传统方法通常从维基百科等静态存储库中获取信息，但受到过时或不完整数据的限制，尤其是对于新兴或罕见的声明。以其卓越的推理和生成能力而闻名的大型语言模型（LLM）为假新闻检测引入了一个新的前沿。然而，与传统方法一样，基于LLM的解决方案也要克服陈旧和长尾知识的局限性。此外，检索增强LLM经常遇到低质量证据检索和上下文长度限制等问题。为了应对这些挑战，我们引入了一种新颖的、可检索的改进LLM框架——这是同类框架中第一个自动和战略性地从网络来源中提取关键证据用于索赔验证的框架。采用多轮检索策略，我们的框架确保获得足够的相关证据，从而提高性能。在三个真实世界数据集上进行的综合实验验证了该框架相对于现有方法的优势。重要的是，我们的模型不仅提供了准确的判决，而且还提供了人类可读的解释，以提高结果的可解释性。

1 引言

2 相关工作

3 方法

4 实验

5 结论

在本文中，

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[论文笔记]Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Com
日积月累，天道酬勤
05-16 1782
⭐ 作者提出了一个自适应QA框架，通过一个分类器计算查询复杂度，然后动态选择最适合的策略，提供了一种平衡的策略，能够在各种查询复杂度下无缝地在迭代和单步检索增强的LLMs之间进行适应，以及无检索方法。
LLMs之RAG：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-14 6018
​ LLM之RAG：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读 目录 《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey大型语言模型的检索增强生成研究综述》翻译与解读 Abstract 1 Introduction 2 Definition 3 RAG Framework
重新寻找真相：多轮检索增强的大型语言模型是强大的假新闻检测器
zly_Always_be的博客
01-05 1684
整理了Re-Search for The Truth: Multi-round Retrieval-augmented Large Language Models are Strong Fake News Detectors 论文的阅读笔记
Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models
weixin_43961909的博客
06-29 1587
大语言模型（LLM）在检索--然后阅读（retrieve--then--read）管道中发挥着强大的黑盒阅读器的作用，在知识密集型任务中取得了显著进展。这项工作从查询重写的角度出发，为检索增强型 LLMs 引入了一个新的框架，即重写-检索-阅读（Rewrite-RetrieveRead），而不是以前的检索-重写-阅读（Retrieve-then-read）。与之前侧重于调整检索器或阅读器的研究不同，我们的方法关注的是搜索查询本身的调整，因为输入文本与检索所需的知识之间不可避免地存在差距。
论文 | Enhancing Retrieval-Augmented Large Language Models with Iterative Retrieval-Generation Synergy
m0_49651195的博客
06-26 1483
尽管在第一次迭代中受到分心的检索知识（HotPotQA示例中不同领域的能力）的影响，并显示出不完美的参数知识（StrategyQA示例中生成的Raclette不太可能在巴黎找到的语句），LLM在第二次迭代中生成有助于检索相关知识的短语，并成功纠正其输出。即用最初的任务输入作为查询，然后大语言模型根据这个查询去检索相关内容，检索到的内容就会显示出要回答问题可能需要的内容，然后大语言模型再根据这些内容再检索然后再生成，一直迭代这个过程，直到达到最大迭代次数或者是生成最理想的答案。，将检索到的段落（表示为。
【论文阅读】BlendFilter: Advancing Retrieval-Augmented Large Language Models via Query Generation
qq_41502855的博客
10-02 993
这篇论文的研究背景主要聚焦于中的两个关键问题：在处理复杂任务输入时，传统的检索方法往往难以捕捉到所有相关信息，从而导致不完整的检索结果。这是因为复杂查询可能缺少一些关键词，限制了检索文档的质量。检索到的知识常常包含无关或误导性信息，这会降低大语言模型（LLM）的生成性能，导致不准确的输出。为了解决这些问题，作者提出了一个新框架，通过结合内部和外部知识的查询生成增强技术，改善复杂查询的检索质量，并通过一个新的知识过滤模块来剔除不相关的知识，从而提升模型性能。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 214
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 337
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 567
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 219
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1798
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 486
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 236
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
【字节跳动 AI 原生 IDE TRAE 】
youngerwang的博客
11-22 698
字节跳动推出的AI原生IDE TRAE是国内首款协作级AI开发工具，采用"交互层-智能层-协议层-生态层"四层架构，支持SOLO智能自主开发模式和多模态交互。核心功能包括：1）SOLO模式支持需求分析、工具调度和全流程自动化开发；2）双模式交互系统兼顾精细控制和快速原型开发；3）多模态交互支持语音、图像和代码片段输入；4）开放的智能体生态系统。TRAE深度融合大模型能力，在前后端开发中展现出高效代码生成和自动化能力，并通过MCP协议实现安全工具调用。产品迭代迅速，216天发布63个版本，
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 51
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
11-21 1053
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
11-23 593
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
5G与人工智能：相辅相成推动未来智能化世界
2501_94108919的博客
11-21 938
近年来，5G和人工智能（AI）被视为数字时代的两大核心技术，它们不仅各自推动了技术进步，还在相互结合的过程中，带来了革命性的变革。例如，在智能制造中，AI可以基于5G传输的生产数据，实时调整生产线，优化生产效率，减少停机时间。比如，通过5G网络连接的智能穿戴设备可以实时监测患者的生命体征，并通过AI分析数据，为医生提供决策支持，甚至进行远程手术指导。5G网络的普及需要大量的基站和基础设施建设，而AI的应用则要求更高的计算能力和更低的延迟，这对硬件的要求非常高。
【科研绘图系列】R语言绘制PCA贡献图（scattter plot）
专注生信领域
11-21 551
本研究通过对 α-突触核蛋白的能量数据进行详细的分析，揭示了其在不同结构状态下的结构特征和变化规律。在研究过程中，采用了多种数据分析方法，包括数据预处理、结构质量评估、Ramachandran 图绘制、背骨氢键能量分布分析和 PCA 分析等。
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
01-13
### Retrieval-Augmented Generation in Knowledge-Intensive NLP Tasks Implementation and Best Practices The method of retrieval-augmented generation (RAG) for knowledge-intensive natural language processing tasks aims to combine the strengths of dense vector representations with sparse exact match methods, thereby improving model performance on tasks that require access to external information not present during training[^1]. This approach ensures models can retrieve relevant documents or passages from a large corpus at inference time and generate responses conditioned on this retrieved context. #### Key Components of RAG Framework A typical implementation involves two main components: 1. **Retriever**: A component responsible for fetching potentially useful pieces of text based on input queries. 2. **Generator**: An encoder-decoder architecture like BART or T5 which generates outputs given both the query and retrieved contexts as inputs. This dual-stage process allows systems to leverage vast amounts of unstructured data without needing explicit retraining when new facts become available. #### Practical Steps for Implementing RAG Models To effectively implement such an architecture, one should consider several factors including but not limited to choosing appropriate pre-trained retrievers and generators fine-tuned specifically towards question answering or similar objectives where factual accuracy is paramount. Additionally, integrating these modules into existing pipelines requires careful consideration regarding latency constraints versus quality trade-offs especially under real-time applications scenarios. For instance, here's how you might set up a simple pipeline using Hugging Face Transformers library: ```python from transformers import RagTokenizer, RagTokenForGeneration tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq") model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq") def rag_pipeline(question): inputs = tokenizer([question], return_tensors="pt", truncation=True) generated_ids = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"]) output = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] return output ``` In practice, tuning hyperparameters associated with each stage separately could lead to better overall results compared to treating them monolithically due to their distinct roles within the system design. #### Best Practices When Working With RAG Systems When deploying RAG-based solutions, adhering to certain guidelines helps maximize effectiveness while minimizing potential pitfalls: - Ensure high-quality indexing over document collections used by the retriever part since poor recall directly impacts downstream generations negatively. - Regularly update underlying corpora so they remain current; stale resources may propagate outdated information through synthetic texts produced thereafter. - Monitor closely any changes made either upstream (e.g., modifications affecting source material accessibility) or inside your own infrastructure because alterations elsewhere often necessitate corresponding adjustments locally too. By following these recommendations alongside leveraging state-of-the-art techniques provided via frameworks like those mentioned earlier, developers stand well positioned to build robust conversational agents capable of delivering accurate answers across diverse domains requiring specialized domain expertise beyond what general-purpose pretrained models alone offer today. --related questions-- 1. How does multi-task learning compare against single-task approaches concerning adaptability? 2. What are some challenges faced when implementing keyword-based point cloud completion algorithms? 3. Can prompt engineering significantly influence outcomes in few-shot learning settings? 4. Are there specific industries benefiting most prominently from advancements in knowledge-intensive NLP technologies?
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