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金融证据挤占：诊断并缓解检索增强生成中的约束诱导置换问题
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AI 综述
2026-09-30，arXiv Information Retrieval 发表研究，提出 FinDeCrowd-Stress 与 FinDeCrowd-RAG 两个方案。FinDeCrowd-Stress 通过匹配兼容与不兼容候选池，发现不兼容候选使 top-10 证据召回率相对下降 0.147。FinDeCrowd-RAG 引入身份门控重排序，在受控候选上将 top-10 证据包含率从 0.757 提升至 0.902，在 FinDER 索引上从 0.420 提升至 0.492。
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9月30日
- arXiv · Information Retrieval金融证据挤占：诊断并缓解检索增强生成中的约束诱导置换问题
FinDeCrowd-Stress 通过匹配兼容与不兼容候选池，发现不兼容候选使 top-10 证据召回率相对下降 0.147。FinDeCrowd-RAG 引入身份门控重排序，在受控候选上将 top-10 证据包含率从 0.757 提升至 0.902，在 FinDER 索引上从 0.420 提升至 0.492。
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