事实核查评分提升由何驱动？针对验证模型与大语言模型的证据与答案归因研究
该论文探讨了联合事实核查评分提升背后的机制，分析在固定答案的前提下证据质量对综合评分的独立贡献。研究基于FEVEROUS基准数据集中的7,890条声明及4个DeBERTa模型检查点展开实验。结果显示，将DCUF证据替换为UnifEE证据后，严格核查评分显著提升9.61个百分点，而答案准确率仅提高1.96个百分点。该研究通过细粒度归因，揭示了高质量证据检索对联合事实核查评估指标的决定性影响。
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对话式AI分层参与度评估框架：从离线代理到在线决策
针对在线A/B测试受流量和周期限制、难以覆盖大量对话式AI迭代的问题，研究者提出了一种分层参与度评估框架。该研究构建了一套可复用的诊断清单，将离线代理指标解构为三层对齐链条：行为标签与产品结果对齐、分类器与候选助手行为对齐，以及离线聚合信号与在线实验效应相对应。配套评估协议旨在离线环境下无须真实用户暴露即可高精度预测在线实验结果，加速系统迭代。