聚焦ReAct：通过重述和提前停止改进ReAct
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究针对ReAct方法在复杂任务中面临的问题，特别是注意力缺失和动作循环的困境。论文提出了“聚焦ReAct”，通过重述和提前停止机制来提升模型的专注力和效率。实验结果表明，相比于原始ReAct方法，准确率提高了18%至530%，运行时间减少了至多34%。
大型语言模型在知识任务中常因参数限制出现幻觉现象。检索增强生成（RAG）通过外部文档扩展知识，但存在“中间丢失”问题。Refiner方法通过提取和重构信息，提升LLM性能，适应性提取相关内容，提高回答准确性。实验表明，Refiner在多跳任务中减少标记量并提高准确性，是RAG系统的即插即用解决方案。
