arXiv · cs.AI· Zongyuan Sun·· 14 小时前AI 评分37
FoG：训练知识图谱智能体检索答案背后的证据
Clearing the FoG: Training KG Agents to Retrieve the Evidence Behind Their Answers
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Zongyuan Sun
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.37405v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
arXiv 论文提出 FoG 框架，训练知识图谱（KG）Agent 在给出答案的同时检索支撑证据三元组。FoG 包含证据接地合成、KG 交互 Agent 和证据覆盖过程奖励（ECPR）三个部分，ECPR 会将每条支撑三元组归功于首次检索到它的轮次。在三个 KGQA 基准上，FoG 使 3B–4B 开源 Agent 在答案准确率和证据覆盖率上显著超越更大的基线模型，并具备零样本跨 KG 迁移能力。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org