CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真

来自MetaGPT、蒙特利尔大学等机构的研究团队推出CARE框架，提出“原生检索增强推理”新范式，使大语言模型在推理中自主引用上下文事实。该方法无需外部检索系统，通过两阶段训练提升模型对上下文的忠实度与推理准确性。实验表明，基于Llama-3.1-8B的CARE模型在多跳问答任务中F1分数最高提升29.42%，反事实场景下性能提升13.69%，且在多个基准上超越现有方法。框架已全面开源，具备高通用性与低部署成本，为缓解LLM幻觉问题提供新路径。
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