知识冲突需分别建模两源证据并引入上下文正确率先验。
资讯摘要
论文指出，检索增强语言模型在上下文与自身知识冲突时，现有方法用设计时固定的规则裁决，但任何固定规则都只在部分场景最优，且两源对称散度不含谁正确的信息。作者提出需分别保留各源证据与上下文正确率的先验，并在 GRACE 基准上构建笔记、校准置信度、双声读者与选择器系统；按真实先验设置时各混合比例均优于最佳基线，整体得分 45.3 与 35.0，基线为 29.4 与 27.5。
要点速读
- 论文论证固定规则在上下文可靠比例变化时会被最优策略击败，对称散度无法判断哪一源正确。
- 在 GRACE 基准上，四类基线仅在正确或错误上下文之一表现强，无法兼顾两者。
- 作者系统在 π 设为真实正确比例时各混合均超最佳基线，最高提升 26 点；ClashEval 上超 CK-PLUG 和 TCR 12 与 26 点。
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采集于 2026/10/29 08:00:21（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。