Multi-hop QA（多跳问答）

多跳问答需要模型识别问题中的实体关系，并跨多个支持性事实进行推理。早期方法采用流水线式检索-阅读，但易受错误传播影响。近年端到端模型如GoldEn Retriever和Transformer-based推理器通过迭代检索和注意力机制提升性能。该任务挑战在于证据聚合和长距离依赖建模，是评估机器阅读理解能力的重要基准。