RAG / 检索增强生成

Gen-TAS: A Generative AI-Aided Hardware-Software Task Allocation Framework for FPGA-GPP Heterogeneous Systems

Gen-TAS：面向FPGA-GPP异构系统的生成式AI辅助软硬件任务分配框架

Mary Kong, Yuqin Zhao, Semih Vazgecen, Cristian Sestito, Themis Prodromakis

专题命中 长文档RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Gen-TAS是一种知识增强LLM框架，结合任务图分析与RAG技术，为FPGA-GPP异构系统生成用户特定的可解释任务分配策略，在CNN、SDR工作负载实验中实现稳定的需求驱动分配，延迟导向场景下获显著加速。

What Makes Agent Memory Useful for Reliable Unanswerable Question Handling?

是什么让智能体记忆对可靠的无答案问题处理有用？

Chuanyuan Tan, Junjie Yu, Yuxin Wang, Yining Zheng, Xipeng Qiu, Wenliang Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Suzhou City University（苏州城市学院） ； Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing（上海智能信息处理重点实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学技术与人工智能学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究在agentic RAG框架下，评估不同记忆方法对UAQ处理的作用，发现记忆提升UAQ性能具选择性，程序与规则类记忆结合互补信号效果最优，可靠UAQ记忆依赖保留可迁移行为指导。