当前，大型语言模型（LLM）驱动的智能体在执行复杂任务时面临根本性挑战：由于缺乏结构化记忆，其无状态的调用方式会导致上下文丢失、多步骤任务中断以及错误重复发生。传统解决方案如向量搜索，虽能处理简单查询，...

本文深入探讨了长上下文问答系统的评估方法，包括指标设计、数据集构建以及人工或大语言模型(LLM)评估技术。文章重点分析了该领域面临的四大核心挑战：信息过载问题、证据分散现象、多跳推理需求以及幻觉生成风险。...

近期，一项关于大语言模型（LLMs）的研究揭示了其在处理复杂提示时是否具备多跳推理能力——即连接多个知识片段的推理过程。研究发现，这种潜在的推理过程确实存在，尤其在初始步骤中表现明显。然而，模型对连接知识的...