该项目的核心资产是俄语检索与 RAG 评测基础设施,而不是 KV Cache 或长上下文推理内核。
主归属 Research Domains / Information Retrieval Intelligence;长上下文只作为检索压缩上下文的相邻问题。
进入展开以 RusBEIR、混合检索、长文档召回和 RAG 联合评测为核心的俄语检索能力专题
使用方式:结构化 HTML,可直接编辑文本块;持久更新请改 data/workbench.json 后重新生成。 本页与详细工作台共享同一份 facts/data。
结论优先;每张卡保留 data-json-path 用于追溯冻结投影;页面内临时编辑不会写回当前权威数据。
主归属 Research Domains / Information Retrieval Intelligence;长上下文只作为检索压缩上下文的相邻问题。
进入展开Pilot 必须比较多阶段 Pipeline,不能只做 Embedding 排名。
进入展开所有总榜结果必须按数据来源和文档长度拆分。
进入展开Dobrov 负责组织接口;Loukachevitch、Kovalev、Tikhomirov 应进入技术尽调。
进入展开按照最新 review methodology 标准,展示协议、质量矩阵和资源池状态。
Protocol / Search / Screening / Extraction / Quality / Synthesis / Reporting / Review artifacts are present.
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用少量节点表达该专题的底层结构,避免外部读者陷入长表。
详细维度在工作台继续展开;本页只保留可汇报的主线。
数据集纳入、Qrels、版本、License、Hash、Leaderboard 与可复现脚本。
BM25、Dense、Sparse、Fusion 与 Neural Reranking 的组合。
全文、段落、滑窗和句子粒度下的召回、成本与时延。
检索、上下文选择、答案生成和答案质量联合评测。
把资源、能力、证据等级和缺口压缩成一页可讲清楚的判断。
需要固定 release、dataset manifest、Qrels provenance 和 license matrix。
需要统一模型版本、索引参数、延迟和成本采集。
需要 512/2K/8K/32K token 分层和全文/段落/滑窗对照。
qualified_clue
public_reproduction_candidate
regional_resource_mirror
只呈现可以对外讨论的方向,风险边界在下一节给出。
收集 release、数据列表、Hash、Qrels、License 和官方 baseline。
在统一环境复现 BM25、Dense 和 Reranking。
覆盖全文、段落、滑窗、句子和四档长度。
由 CRI/CSI 主持,邀请项目负责人和三位核心成员。
一页汇报必须同时讲机会和边界,避免把候选判断写成既成结论。
强制输出分桶结果和场景路由矩阵。
按 native/translated/multilingual/newly-created 分组。
KV Cache 只作为相邻基础设施标签,不作为主能力。
同时覆盖 Dobrov、Loukachevitch、Kovalev、Tikhomirov。
向团队索取模型卡、代码、权重和训练数据边界。
建立 manifest、版本、Hash、License 和 Qrels provenance。
由 CBG-AI/AI-scenario 提供脱敏场景集。
补 Token、延迟、GPU/CPU、索引体积与答案正确率。
对外沟通后,内部继续回到工作台补证据、扩资源、做验证。
收集 release、数据列表、Hash、Qrels、License 和官方 baseline。
在统一环境复现 BM25、Dense 和 Reranking。
覆盖全文、段落、滑窗、句子和四档长度。
由 CRI/CSI 主持,邀请项目负责人和三位核心成员。