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Inference Scaling for Long-Context Retrieval Augmented Generation
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内容提要
本研究探讨了推理计算扩展在知识密集型任务中对检索增强生成（RAG）性能的提升。通过上下文学习和迭代提示策略，优化的推理配置显著提高了RAG的性能，展示了计算分配的潜力。
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关键要点
- 本研究探讨了推理计算扩展在知识密集型任务中的应用。
- 研究发现，通过上下文学习和迭代提示策略，推理计算的优化配置显著提高了检索增强生成（RAG）的性能。
- 最优配置的推理计算可以实现RAG性能的近线性提升，展示了计算分配的潜力。
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