為什麼你的 RAG 遇到表格就智商歸零？KDD 2026 頂會論文 MixRAG 帶來的破局之道
解決 RAG 處理「複雜層級表格」與「數值計算」的痛點！深度拆解 KDD 2026 論文 MixRAG 框架：結合 H-RCL 表格表示法與 RECAP 計算策略，有效提升異質文檔的檢索精準度，讓 AI 系統不再產生計算幻覺。
RAG 懂語義卻不懂時間？深入剖析 EMNLP 2025 的 MRAG 模組化檢索框架
為什麼 RAG 總是搞錯時間？深入拆解 EMNLP 2025 論文 MRAG，學習如何結合「神經網絡」與「符號邏輯」打造高精度的時間敏感型檢索系統，有效解決 AI 在處理歷史與年份時的邏輯幻覺。
面對模稜兩可的問題，AI 該學會反問：詳解 CLAM 論文與自動化 Oracle 評估機制
深入了解 CLAM 框架如何解決 LLM 的「盲目猜測」與幻覺問題。透過三階段漏斗設計與 Log Probability 技術，讓 AI 學會偵測歧義並主動提問，顯著提升大型語言模型的回答準確度與後設認知能力。
![Featured image for [EMNLP 2025] TableRAG 深度解析：表格不是拿來「讀」的，是用 SQL 來「查」的！](/paper-intro/table-rag/featured-image.jpg)
[EMNLP 2025] TableRAG 深度解析：表格不是拿來「讀」的，是用 SQL 來「查」的！
深入解析 EMNLP 2025 論文 TableRAG。這款針對「異質文檔」設計的 RAG 架構，透過結合 SQL 運算與向量檢索，完美解決 LLM 讀不懂表格與無法精確計算的痛點。
拒絕 AI 盲猜！NAACL 2025 論文詳解：教 LLM 學會「不懂就問」的 INTENT-SIM 演算法
受夠了 LLM 亂猜答案？深入解析 NAACL 2025 論文《Clarify When Necessary》，了解 INTENT-SIM 演算法如何讓 AI 學會「不懂就問」。掌握讓模型主動釐清歧義、提升對話準確度的關鍵技術，拒絕 AI 盲目生成。
RAG 架構大翻轉！MIT 新論文 ReDE-RF：不讓 LLM 寫作改當「裁判」，檢索速度暴增 10 倍
深度解析 MIT 最新論文 ReDE-RF：這項 RAG 新技術如何透過 Output Logits 機率取代文字生成，解決 HyDE 的幻覺與延遲問題？了解如何將 LLM 從「寫手」轉為「裁判」，在 Zero-Shot 領域實現快 10 倍且更精準的語意搜尋。
VideoDR：多模態 AI 的新戰場 — 當「影片理解」遇上「開放網路搜尋」的挑戰與機遇
VideoDR 論文導讀：打破影片理解與 Agentic Search 的隔閡。本文深度解析全新的 Video Deep Research 任務，揭示多模態 AI 在處理長序列時的「目標漂移」挑戰。透過 Workflow 與 Agent 的對比實驗，了解視覺錨點 (Visual Anchors) 如何結合開放網路搜尋，重新定義 Video QA 的未來。