arXiv · cs.CL· Jinhu Qi·· 21 小时前AI 评分41
先问再答：面向上下文学习的问答驱动证据推理架构 QERA
Ask Before You Answer: A Question-Driven Evidence Reasoning Architecture (QERA) for In-Context Learning
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Jinhu Qi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.35083v1
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AI 导读
论文提出 QERA，一种先提问再作答的证据推理架构，用于用户网络痕迹的真实生活上下文学习。在 CL-bench Life 全部 405 个任务上，QERA 配合四个前沿 LLM 平均解题率达 21.0%，高于最强推理时基线的 18.2% 和直接作答的 14.6%，且 token 用量仅为 Ctx2Skill 的 4-5%。该架构无需训练，每任务约四次 LLM 调用，将请求转为需求清单并经代码验证引用后受控局部修复。
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