arXiv 机器学习· Mehrnoush Mohammadi, Kamal Berahmand, Mohammad Morsali, Shazia Sadiq, Wojtek Tomaszewski, Hassan Khosravi·· 15 時間前AI スコア34
CaRe-KT：面向知识追踪的连续性感知检索增强推理
CaRe-KT: Continuity-Aware Retrieval-Augmented Reasoning for Knowledge Tracing
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AI ガイド
研究人员提出检索增强知识追踪框架 CaRe-KT，通过引入证据图缓存构建查询专用子图，弥合证据获取与下游推理之间的对齐差距。该框架采用结果监督对比学习将检索轨迹与目标历史映射至共享表征空间，并通过注意力机制自适应调节证据的预测影响。在 5 个基准测试中，CaRe-KT 性能超越强基线模型，并在稀疏历史与冷启动条件下保持鲁棒。
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