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实验研究：混合检索与开源 LLM 结合做科学论断验证
该研究构建了一个包含 2,035 条论断的基准，数据来自 SciFact 和 CliniFact（858 条 Support、152 条 Contradict、1,025 条 Not Enough Evidence）。检索环节用语义检索加 BM25 的混合方法为每条论断取最相关的五句话，效果略优于单一方法。对比 DeBERTa-v3 NLI 基线与 Llama 3.1 8B、Qwen3 8B、Mistral 7B 三个模型，Qwen3 的 Macro-F1 最高，达 0.7937，NLI 基线仅 0.3157。与假设相反，两者一致才下结论的保守融合规则反而降低表现，Qwen3 的 Macro-F1 从 0.7937 降至 0.7392，错误分析显示分歧时常把 LLM 本来正确的判断改错。
当前结论
一条 arXiv 实验论文：用 BM25 加语义检索喂证据，Qwen3 8B 做 SciFact 论断验证拿了 0.79 的 Macro-F1，而且发现 NLI 加 LLM 融合反而掉分，做 RAG 事实核查的可以看看。
2 个信源31° AI 热度最后更新 2026/11/2 13:12:13
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