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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。
EvidenceLens: A Claim-Evidence Matrix for Auditing Financial Question Answering
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ViTexQA: A Multi-Frame Temporal Perception Dataset for Video Text Question Answering
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Few shot chain-of-thought driven reasoning to prompt LLMs for open ended medical question answering
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SER: Learning to Ground Video Reasoning with Semantic Evidence Rewards
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Ground Then Rank: Revisiting Knowledge-Based VQA with Training-Free Entity Identification
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video-SALMONN-R$^3$: Learning to ReWatch, ReAsk, and ReAnswer for Efficient Video Understanding
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EG-VQA: Benchmarking Verifiable Video Question Answering with Grounded Temporal Evidence
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A Tale of Two Graphs: Separating Knowledge Exploration from Outline Structure for Open-Ended Deep Research
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Event-Grounded Question Answering over Long Audio via Structured Retrieval
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From RAG to Agentic RAG for Faithful Islamic Question Answering
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Efficient Multimodal Clinical Question Answering for Pulmonary Embolism Risk Assessment
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Storyline Trees: Hierarchical Representations for Long-Form Narratives
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TimeProVe: Propose, then Verify for Efficient Long Video Temporal Reasoning in Activities of Daily Living
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CogniRoute: Learning to Route Social Evidence in Omni-Modal Models
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Fine-grained Human Motion Understanding with Language Models
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参考链接
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