Jiawei Han

Select-And-Extract: A Lightweight Plugin for Retrieval-Augmented Generation

Select-And-Extract：一种用于检索增强生成的轻量级插件

Chenming Tang, Jiawei Han

AI总结 该研究针对RAG的检索与阅读两类失效模式，提出轻量级插件SANE，通过语义检索+LM选候选、蓝图引导证据提取实现稳定性能提升，且开销适度。

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How Hard Does It Think? Analyzing Step-Aware Reasoning Energy in LLM Chain-of-Thought Trajectories

它认为有多难？分析大型语言模型思维链轨迹中感知步骤的推理能量

Hui Wei, Junda Wu, Sheldon Yu, Sizhe Zhou, Yizhu Jiao, Ming Zhong, Bowen Jin, Tong Yu, Shijia Pan, Jiawei Han, Julian McAuley

机构 * UC Merced（加州大学默塞德分校） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Adobe Research（奥多比研究院） 纠错

AI总结 该研究提出SARE框架量化LLM思维链各步骤的推理能量，发现推理能量不均匀、错误轨迹关键节点能量更低，SARE特征性能优于或匹配输出置信度基线，揭示内部几何动态含预测信息。

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Filesystem-Based Memory for LLM Agents: Organization, Evolution, and Sustainability

面向LLM智能体的基于文件系统的内存：组织、演化与可持续性

Sizhe Zhou, Sheldon Yu, Hui Wei, Junda Wu, Siru Ouyang, Yizhu Jiao, Shijia Pan, Julian McAuley, Yu Zhang, Tong Yu, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of California, Merced（加利福尼亚大学默塞德分校） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

AI总结 本研究首次系统探索面向LLM智能体的基于文件系统的内存，定义三个智能体角色开展实验，发现有组织存储可减半检索成本，但多数智能体组织会退化，工具集对存储形态的影响与更换模型相当，将文件系统设为智能体内存的设计空间。

Comments 59 pages, 12 figures, 18 tables