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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。
Learning Where to Look: Anatomical Grounding and Guided Attention for Cardiac MRI Vision-Language Models
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Right Facts, Wrong Rule: Scope-Transfer Poisoning of Retrieval-Augmented Generation
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An Empirical Study of Development-Tuned Representation Sensitivity for Medical QA Data Selection
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LADBench: A Benchmark for Logical Fault Detection in Images
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MMEnterprise-Bench: Evaluating Enterprise Agents over Evolving Multimodal Records
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RANGER: Retrieval Agent for Navigating Graphs with Semantic Evaluation Rewards
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LVMem: Image-Augmented Memory for Long-Horizon Question Answering
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LongHisDoc: A Comprehensive Benchmark for Chinese Long Historical Document Understanding
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GazeLens for Efficient Egocentric Video Question Answering with Simple Gaze-Driven Adaptive Token Reduction
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Exploring Recurrent-Depth Language Models for Multitask Clinical Text Processing
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Clarify or Answer: Reinforcement Learning for Agentic VQA with Context Under-specification
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TxnQA: Benchmarking Analytical Reasoning and Evidence Grounding over Transaction Event Sequences
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Cross-Lingual Reusability of LLM Pipelines: Financial Extraction, Multilingual Reasoning, and Semantic Screening
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EDMA: Entropy-Driven Multimodal Answering
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Joint Constraint Aggregation for Qualifier-Sensitive Retrieval-Augmented QA
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参考链接
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