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TRACE论文被EMNLP 2026 GroundLM研讨会接收
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AI 综述
TRACE论文面向LitTraceQA，提出目标分组检索、独立类型化证据定位、多模态表格抽取、模式驱动表格构建与fail-closed验证，缩小来源访问与评分可见正确性之间的grounding contract gap。该论文已被EMNLP 2026 GroundLM研讨会接收。
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最新进展10月1日 12:00
TRACE论文被EMNLP 2026 GroundLM研讨会接收。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv · Information RetrievalTRACE：面向 LitTraceQA 的目标感知检索、归因证据与契约约束抽取
summary_zh: TRACE 通过目标分组检索、独立类型化证据定位、多模态表格抽取、模式驱动表格构建与 fail-closed 验证，缩小来源访问与评分可见正确性之间的 grounding contract gap。
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