arXiv cs.CL· Yikai Zhu, Kunfeng Chen, Qihuang Zhong, Juhua Liu, Bo Du·2026-10-15 12:00· 5 小时前AI 评分27

ConRAG：面向多跳问答的共识驱动证据流框架

ConRAG: Consensus-Driven Evidence Flow for Multi-Hop Question Answering

AI 导读

ConRAG 是一个共识驱动的证据流框架，通过多视角共识排序筛选相关证据，并用槽位机制在依赖的推理步骤间传递中间信息，以提升 LLM 的多跳问答表现。在 Gemma-4-31B-it 上，其平均分超过最强基线 5.8 分，同时端到端运行时间和 token 消耗分别降低 75.9% 和 67.3%。

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