本研究提出了CoRAG框架，以解决知识密集型任务中的少样本学习问题。实验结果表明，CoRAG在低资源环境下优于传统方法，并揭示了共享通道中段落对模型性能的影响。
微软与中国人民大学合作推出CoRAG框架，改进了传统检索增强生成模型。CoRAG通过动态查询重构，实现了迭代检索和推理，克服了信息整合不足的问题，特别在多跳问答任务中表现优异，提升了检索的智能性和动态性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
