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在最新举办的ECIR会议上，一项研究系统探讨了检索语料规模与生成模型大小之间的权衡关系。研究团队将关注点从传统的模型规模扩展至检索语料的覆盖范围，通过多组实验评估了二者在生成质量上的替代效应。结果表明，在特定条件下，扩大检索语料可有效弥补较小生成模型的能力局限，甚至在部分任务上实现性能超越。基于此，研究提出一个实用的权衡框架，为资源受限场景下的模型部署提供了新思路。该工作强调了检索语料在检索增强生成（RAG）系统中的关键作用，推动了对模型效率与效果平衡的进一步思考。