arXiv论文提出FoG框架训练KG代理检索证据
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arXiv论文提出FoG框架训练KG代理检索证据
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AI 综述
Zongyuan Sun 等在 arXiv（cs.AI）提交论文，提出 FoG 框架，用于训练知识图谱（KG）智能体在给出答案的同时检索支撑答案的证据三元组。 FoG 由三部分组成：证据接地合成、KG 交互智能体和证据覆盖过程奖励（ECPR），其中 ECPR 会将每条支撑三元组归功于首次检索到它的轮次。论文称，在三个 KGQA 基准上，FoG 使 3B–4B 开源智能体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。
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最新进展10月27日 23:20
FoG：训练知识图谱智能体检索答案背后的证据报道时间线
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10月27日
- arXiv · cs.AIFoG：训练知识图谱智能体检索答案背后的证据
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。
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