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自动问答（Question Answering, QA）是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。近年来，随着人工智能的飞速发展，自动问答已经成为倍受关注且发展前景广泛的研究方向。
KGVoyager: Knowledge Graph Agnostic Question Answering via Agentic Navigation
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ViSAR: Training-Free Adaptive-$k$ Retrieval for Visual Document Question Answering
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APEx: Distillation of Agent Procedural Experience for Adaptive Deep Research Question Answering
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Seed-Anchored Budget-Bounded Graph Rendering for Question Answering on Industry-Standard Power-Grid Information and Exchange Models
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FDARxBench: Benchmarking Regulatory and Clinical Reasoning on FDA Generic Drug Assessment
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The Vocabulary Gap Is an Equity Gap: Register Mismatch in Retrieval Systems for Public-Benefits Access
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Untangling the Mechanisms of Misleading Context in Medical Question Answering
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When Discourse Pressures Conflict: Information Structure in Vision-Language Model Outputs
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ChartAttack: Testing the Vulnerability of LLMs to Malicious Prompting in Chart Generation
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FinLifeBench: Exhaustive Life-Event History and Financial-State Reconstruction from Longitudinal Banking Dialogue
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Learning Evidence Sufficiency Boundaries for Selective Answering in Grounded Multi-Hop QA
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BUZZY: Contrastive Scoring to Mitigate Text-Induced Bias in Multimodal Multiple-Choice QA
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Investigating Linear Probe Robustness to Linguistic Register, Medical Specialty, and Corpus Shifts in Medical QA
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How Correct Is Your Answer? A Semantic Correctness Framework for Open QA Evaluation
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EGT-KG: Evidence-Grounded Typed KG Retrieval for Practical Scientific QA with Small Language Models
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参考链接
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