近日，全球久负盛名的人工智能与互联网交叉领域顶级国际学术会议WWW2026公布了录用论文，我院吴海燕老师团队撰写的论文成功入选，这是我校研究团队首次在人工智能与互联网交叉领域顶级国际学术会议WWW上发表研究成果。

论文题目：Conflict-Aware RAG: Multi-Stage Learning with Conflict Signals for Robust RAG

作者：吴海燕，王晨晨，孙超群，卢成雄，张志强，陈琰宏^*

论文概述：检索增强生成（RAG）技术通过引入外部网络知识，有效缓解了大型语言模型（LLM）在知识密集型任务中的幻觉问题与知识盲区。然而，当系统整合来自多样但可能存在潜在冲突的网络信息源时，RAG往往会表现出不正确或不一致的生成行为，从而降低响应的可靠性。为应对这一挑战，本文提出Conflict-Aware RAG，一种通用的训练框架，充分挖掘模型内在的冲突感知能力，并通过分阶段优化构建更加鲁棒的RAG系统。该框架的核心在于引入冲突信号ConScore，通过比较模型在不同知识来源条件下的生成概率，量化其对潜在知识冲突的感知程度。基于该冲突信号，本文不仅系统性地指导了训练数据的构建，还设计了一套多阶段的优化流程：在SFT阶段，利用冲突特征筛选具有代表性的干扰文档，为模型学习核心RAG能力奠定基础；在DPO阶段，基于冲突信号筛选并构建高质量的偏好样本对，显著增强模型在面对干扰性知识时的鲁棒性；在重排序阶段，将冲突置信度与信息增益相结合，实现对检索器与LLM协作机制的协同优化。在六个知识密集型问答（QA）数据集上的实验结果表明，Conflict-Aware RAG在整体性能上显著优于主流基准方法。进一步的消融实验与定量分析验证了该方法在稳定性与泛化能力方面的优势，为构建可靠且鲁棒的RAG系统提供了坚实基础。

长期以来，学院针对研究生不同成长阶段，实施差异化培养计划，筑牢研究生学术基础，推行“早鸟先飞”抢跑计划，"本硕连培" 雏鹰计划，"优硕升博"珠峰计划，此次入选论文的作者王晨晨、孙超群，卢成雄同学，正是依托本硕连培计划夯实了科研基础，快速融入科研团队。该篇论文的成功入选，不仅标志着学院在人工智能核心前沿方向的研究已具备国际竞争力，更是学院持续推进有组织科研、深化创新型人才培养模式改革取得的又一重要成果，为学院后续科研工作的国际化发展与人才梯队建设注入强劲动力。

据悉，WWW，曾用名为The International Conference of World Wide Web，从2018年开始更名为The web conference，是国际互联网领域历史最悠久、最具影响力的顶级学术会议之一，也是中国计算机学会和中国人工智能学会推荐的A类会议，自1994年在瑞士日内瓦CERN举办第一届以来，已经连续举办30+届，是互联网科学与技术研究的旗舰交流平台。该会议在CORE Conference Ranking中被评为A*级别，其H-5指数120，Impact Score 15.6。WWW的投稿数量和竞争激烈程度屡创新高，WWW’2026共收到全球有效投稿3370篇，录用676篇，录用率约为20.1%，体现出其极高的学术认可度与难度。本次会议将于2026年4月13日至4月17日在迪拜举行。