RAG / 检索增强生成

Quantifying Return on Security Controls in LLM Systems

对LLM系统中安全控制的回报进行量化

Richard Helder Moulton, Austin O'Brien, John D. Hastings

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出了一种量化LLM系统安全控制回报的方法，通过模拟攻击和风险评估，比较了ABAC、NER删除和NeMo Guardrails三种安全措施的效果，发现ABAC显著降低风险，RoC达到9.83。

Comments 13 pages, 9 figures, 3 tables

Workflows vs Agents for Code Translation

工作流与代理在代码翻译中的比较

Henry Gray, Tom Yotam, Octavian Udrea

机构 * Code Metal 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究比较了工作流与代理方法在MATLAB到HDL代码翻译中的效果，发现代理方法在语法修复和提升模拟覆盖率方面表现更优。

Journal ref NeurIPS 2025 Fourth Workshop on Deep Learning for Code