别选边站：知识冲突需要先验而非固定规则
英文标题：Don't Pick a Winner: Knowledge Conflicts Need a Prior, Not a Rule
检索增强语言模型（RAG）依赖检索上下文与自身参数化知识两个来源，当外部上下文不完整或错误时，二者便会产生知识冲突。现有研究往往在系统设计时采用固定的静态规则进行裁决，例如机械地偏向检索文档或自身记忆。本文提出在知识冲突仲裁中不应强行二选一，而是需要引入先验概率机制进行动态评估。这一方法为优化 RAG 与 Agent 系统在面对噪声或冲突信息时的可靠决策提供了重要理论与实践参考。
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中文
arXiv 论文编号：arXiv:2610.36169v1
公布类型：新论文（new）
摘要
检索增强语言模型（Retrieval-Augmented Language Model）会从两个来源提取信息来生成回答：检索到的上下文内容以及模型自身存储的参数化知识。每当检索到的上下文不完整或出现错误时，这两个信息源就会产生分歧。目前已有的解决方法通常在系统设计时设定固定的仲裁规则……
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