1. RAG搜对答错？德国萨尔大学团队诊断：问题不在搜索，而在模型“读不懂”
RAG（检索增强生成）技术已成为大模型应用的关键，但一个顽固痛点始终存在：系统明明检索到了正确的参考文档，最终生成的答案却依然错误百出。德国萨尔大学联合腾讯优图、上海交大、复旦及浙大的研究团队精准定位了病灶——核心缺陷并非搜索能力不足，而在于大模型对检索结果的“阅读理解”能力严重缺失。现有RAG框架将检索到的文本段落视为零散的“零件”直接投喂给模型，彻底抹平了段落内部的主次结构与段落之间的逻辑脉络，导致模型面对的不是条理清晰的参考资料，而是一锅“信息乱炖”。 研究团队提出的新型框架Disco-RAG，正是在“检索”与“生成”之间，强行插入了一个“读懂”的环节。该工作已被自然语言处理顶会ACL 2026主会录用为长文。一个典型例子揭...