arXiv · cs.CL· Atharva Thakur·· 7 天前AI 评分29
DeclineCraft：一个联合衡量检索与参数知识的 RAG 弃答基准
DeclineCraft: A RAG Abstention Benchmark for Jointly Measuring Combined Retrieval and Parametric Knowledge
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Atharva Thakur
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.28340v1
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AI 导读
研究者推出 DeclineCraft，一个以语料截止后 Minecraft 新特性问题为不可答题、联合衡量检索与参数知识的 RAG 弃答基准，并评估 27 个 LLM 的正确弃答率（CAR）。实验显示：单次检索在 38/40 配置中显著提高 CAR；迭代 RAG 反而在 30/40 配置中降低 CAR（均值 46.4%），答案准确率基本不变（68.5% 至 69.3%）；模型越大回答越准（Spearman ρ = +0.60），但模型规模与发布时间均与 CAR 无显著关联。
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