概念来源感知后训练 / Provenance-Aware Post-Training
PAPT
一种针对LLM图智能体的后训练方法，通过在训练信号中引入证据来源标注，使模型学习识别不同路径是否指向同一底层来源，从而规避重复探索同一证据的行为
时间轴 (近 90 天)
9月17日
论文提出了来源感知的后训练方法（PAPT），让智能体在训练中意识到证据的来源属性
待验证50%
9月17日
在合成数据上，PAPT 减少了重复访问并提升了准确率，但覆盖了更少的不同来源
待验证50%
9月17日
在真实科学声明任务上，PAPT 持续降低重复率但准确率出现下降
待验证50%
9月17日
针对受控合成环境设计的训练信号往往难以泛化到现实数据中复杂的证据网络
待验证50%