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Meta 提出 RA-DIT 提升 RAG 效果
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月2日，LlamaIndex 报道 Meta AI 研究团队提出 RA-DIT（检索增强双指令微调），通过分别微调 LLM 与检索器，让任意 LLM 获得检索能力。报道称，RA-DIT 65B 在知识密集型任务 0-shot 下平均 EM 达 50.5，超过 LLAMA 65B REPLUG 的 43.1 和 LLAMA 65B 的 32.9；64-shot 微调下平均 60.9，略高于 ATLAS 的 56.8。目前该事件仅有这一篇报道，后续进展有待观察。
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最新进展10月2日 22:50
Meta 提出 RA-DIT，通过双指令微调提升 RAG 效果，0-shot 平均 EM 达 50.5。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- LlamaIndex：产品、工程与评测Meta 的 RA-DIT 如何通过检索增强双指令微调提升 RAG 效果
Meta AI 研究团队提出 RA-DIT（检索增强双指令微调），通过分别微调 LLM 与检索器，让任意 LLM 获得检索能力。RA-DIT 65B 在知识密集型任务 0-shot 下平均 EM 达 50.5，超过 LLAMA 65B REPLUG 的 43.1 和 LLAMA 65B 的 32.9；64-shot 微调下平均 60.9，略高于 ATLAS 的 56.8。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。