近日，由多家科研机构联合完成的论文《Hyper-RAG: Combating LLM Hallucinations using Hypergraph-Driven Retrieval-Augmented Generation》正式发表于国际顶级学术期刊 Nature Communications。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-71411-1

在该研究中，纽雀信（上海）医药科技有限公司（Newchase (Shanghai) Pharmaceutical Technology Co. Ltd., Shanghai, China）作者Yang Mingyuan作为论文共同作者之一参与了相关研究工作。该成果标志着公司在“人工智能+医学健康”交叉领域的探索进一步获得国际学术认可。

聚焦AI大模型可信性研究

随着大语言模型（LLM）技术快速发展，其在医学、科研、知识检索等领域的应用价值不断提升。但与此同时，AI模型“幻觉（Hallucination）”问题，即生成错误或不可靠内容的问题，也成为全球人工智能领域的重要挑战之一。

本次发表的 Hyper-RAG 研究，围绕“如何提升大模型知识检索与推理可信度”展开，提出了一种基于超图（Hypergraph）驱动的检索增强生成框架（Retrieval-Augmented Generation, RAG），旨在提高复杂知识关联场景下的信息准确性与推理能力。

研究成果发表于国际高水平学术期刊，也体现出AI技术正在从“生成能力”逐步迈向“可信智能”的关键阶段。

纽雀信持续推进“AI+医学营养”战略

纽雀信（上海）医药科技有限公司位于张江高科技园区张江中国药谷，长期专注于AI人工智能技术与医学营养健康产业的融合创新，致力于研发高效、安全的医学营养产品与健康解决方案。

公司汇聚了专业研发团队与技术专家，持续关注重症恢复、术后康复、慢病营养支持等方向，希望通过AI模型、系统生理学建模以及临床数据分析，推动医学营养研发进入更加精准化、智能化的新阶段。

目前，公司已布局包括：施洛升水解蛋白液、施洛升MCT复合营养素和AI驱动医学营养配方研发体系等多个产品与研发方向。

从AI论文到医学营养创新

近年来，人工智能正在深刻改变医药与健康产业的发展模式。纽雀信认为，未来医学营养研发不仅依赖传统经验，更需要结合：

· AI大模型分析能力

· 系统生理学模拟

· 临床数据推演

· 多维营养协同研究

实现更高效率的产品创新。

公司表示，此次参与国际前沿AI研究论文的发表，是纽雀信在“AI+医学健康”方向上的阶段性成果之一。未来，公司将继续加强人工智能与医学营养领域的融合探索，推动更多具有科学依据与临床价值的创新产品落地。

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