发布CoverageBench-Negate否定感知检索基准

研究者提出向 nugget 覆盖度基准 CoverageBench 注入受控矛盾的方法，构建出否定感知检索基准 CoverageBench-Negate，涵盖六个数据集、约 63,000 组原始-改写证据对，并提供 LLM 判定与人工抽检。基准及构建材料已在 Hugging Face Datasets 开源，论文被 CIKM 2026 接收。 基线实验显示，BM25 区分原始与被否定的孪生证据的能力显著优于 Qwen3 和 Jina 等稠密检索器，后者接近随机水平。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。