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自动问答（Question Answering, QA）是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。近年来，随着人工智能的飞速发展，自动问答已经成为倍受关注且发展前景广泛的研究方向。
Exploring Generative Process Reward Modeling for Semi-Structured Data: A Case Study of Table Question Answering
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Multimedia-Aware Question Answering: A Review of Retrieval and Cross-Modal Reasoning Architectures
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Benchmarking GPT-5 for biomedical natural language processing
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Hierarchical Sequence Iteration for Heterogeneous Question Answering
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DMC$^3$: Dual-Modal Counterfactual Contrastive Construction for Egocentric Video Question Answering
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Less is More: Compact Clue Selection for Efficient Retrieval-Augmented Generation Reasoning
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VLSP 2025 MLQA-TSR Challenge: Vietnamese Multimodal Legal Question Answering on Traffic Sign Regulation
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GlobalRAG: Enhancing Global Reasoning in Multi-hop Question Answering via Reinforcement Learning
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SheetBrain: A Neuro-Symbolic Agent for Accurate Reasoning over Complex and Large Spreadsheets
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Robust Driving QA through Metadata-Grounded Context and Task-Specific Prompts
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LoongRL:Reinforcement Learning for Advanced Reasoning over Long Contexts
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LV-Eval: A Balanced Long-Context Benchmark with 5 Length Levels Up to 256K
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Investigating LLM Capabilities on Long Context Comprehension for Medical Question Answering
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From Retrieval to Generation: Unifying External and Parametric Knowledge for Medical Question Answering
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WhyFlow: Interrogative Debugger for Sensemaking Taint Analysis
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