RAG / 检索增强生成

AdaThink-Med: Optimizing Inference-Time Compute for Medical Reasoning via Uncertainty Quantification

AdaThink-Med：通过不确定性量化优化医学推理的推理时计算

Shaohao Rui, Kaitao Chen, Weijie Ma, Xiaosong Wang

机构 * SJTU（上海交通大学） ； SII（上海信息所） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； FDU（复旦大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出AdaThink-Med框架，通过不确定性引导长度校准优化医学推理的推理时计算，在六大医学基准上降低4.7-6.4倍推理token消耗且性能损失极小，无需外部分类器即可实现资源高效分配。

NorBERTo: A ModernBERT Model Trained for Portuguese with 331 Billion Tokens Corpus

NorBERTo：一个基于ModernBERT架构的葡萄牙语现代编码器模型，训练于331十亿个token语料库

Enzo S. N. Silva, Pablo B. Costa, Raphael C. Vlasman, Rosimeire P. Costa, Henrique L. P. Silva, Lucas F. A. O. Pellicer, Guilherme Rinaldo, Renato A. Almeida, Darian S. R. Rabbani, Cinthya O. Oestreich, Vinicius F. Caridá

机构 * Itaú Unibanco ； ICTi 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 NorBERTo基于ModernBERT架构，利用Aurora-PT语料库训练，具备长上下文支持和高效注意力机制，在葡萄牙语语义相似性、文本蕴含和分类任务中表现优异，达到最高F1和准确率。

Comments This article has already undergone formal submission, review, acceptance, and publication in the proceedings of PROPOR 2026: Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of Portuguese, Vol. 1. The published version is available in the ACL Anthology at https://aclanthology.org/2026.propor-1.18/ 11 pages, 9 tables, 2 figures

Journal ref Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of Portuguese (PROPOR 2026) - Vol. 1

MathNet: a Global Multimodal Benchmark for Mathematical Reasoning and Retrieval

MathNet：数学推理与检索的全球多模态基准

Shaden Alshammari, Kevin Wen, Abrar Zainal, Mark Hamilton, Navid Safaei, Sultan Albarakati, William T. Freeman, Antonio Torralba

机构 * MIT（麻省理工学院） ； KAUST（卡塔尔人工智能研究 institute） ； HUMAIN ； Individual Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 MathNet是一个大规模多模态数学问题基准，包含47个国家、17种语言、20年竞赛的30676道专家级数学问题，支持问题解决、数学检索和检索增强生成三个任务，实验表明先进模型在推理和检索任务上仍面临挑战。

Comments ICLR 2026; Website: http://mathnet.mit.edu

Journal ref Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

ARC-Encoder: learning compressed text representations for large language models

ARC-Encoder：为大语言模型学习压缩文本表示

Hippolyte Pilchen, Edouard Grave, Patrick Pérez

机构 * Kyutai 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 ARC-Encoder是可将文本压缩为原词元数1/4或1/8的编码器，适配多类LLM解码器，在提升推理效率的同时保持最优性能，为大语言模型提供灵活高效的上下文压缩方案。

Comments Featured Certification

Journal ref Transactions on Machine Learning Research 2026 (https://openreview.net/forum?id=lU1P9dsqfn)

LinguistAgent Technical Report: A Reflective Multi-Model Platform for Automated Linguistic Annotation

LinguistAgent: 一个用于自动化语言标注的反思多模型平台

Bingru Li

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 LinguistAgent通过反思多模型架构实现自动化语言标注，采用双代理工作流程模拟同行评审，支持多种标注范式并提供实时评估。

Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models

通过可扩展查找实现条件记忆：大语言模型稀疏性的新轴

Xin Cheng, Rui Tian, Wangding Zeng, Damai Dai, Qinyu Chen, Bingxuan Wang, Zhenda Xie, Kezhao Huang, Xingkai Yu, Chengqi Deng, Shangyan Zhou, Chenggang Zhao, Zhewen Hao, Yukun Li, Han Zhang, Zhengyan Zhang, Yixu Wei, M. Y Xu, Huishuai Zhang, Dongyan Zhao, Wenfeng Liang

机构 * Peking University（北京大学） ； DeepSeek-AI 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对Transformer缺乏知识查找原语的问题，引入条件记忆及Engram模块，通过制定稀疏分配问题发现U形缩放定律，扩展Engram至27B参数，在多领域提升性能，揭示其优势，为下一代稀疏模型提供重要建模原语。

Leveraging Multi-Agent System (MAS) and Fine-Tuned Small Language Models (SLMs) for Automated Telecom Network Troubleshooting

利用多智能体系统（MAS）和微调后的小语言模型（SLM）实现电信网络自动化故障排除

Chenhua Shi, Bhavika Jalli, Gregor Macdonald, John Zou, Wanlu Lei, Mridul Jain, Joji Philip

机构 * Ericsson（爱立信） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对电信网络故障排除难题，提出基于多智能体系统（MAS）的方法，利用大语言模型协调专业工具，通过微调小语言模型生成修复计划，实现全自动故障排除，加速了无线接入网和核心网领域的故障排除自动化。

Comments 6 pages, 7 figures, 1 table, 2026 IEEE ICC Workshop on Wireless Foundation Models for AI-native 6G and Beyond

Structured Prompting and Automated Evaluation in Fixed Synthetic Japanese-Language Counseling Dialogues

固定合成日语咨询对话中的结构化提示与自动评估

Keita Kiuchi, Yoshikazu Fujimoto, Hideyuki Goto, Tomonori Hosokawa, Makoto Nishimura, Yosuke Sato, Izumi Sezai, Tomohiro Inoue

机构 * Japan National Institute of Occupational Safety and Health（日本国立职业安全卫生研究所） ； Kaze To Taiyo（凯泽・太阳） ； Saga Occupational Health Association（Saga职业健康协会） ； Department of Pharmacy, Zikei Hospital/Zikei Institute of Psychiatry（药剂科，Zikei医院/Zikei精神医学研究所） ； Department of Medical Welfare, Suzuka University of Medical Science（医疗福祉科， Suzuka医科大学） ； Graduate School of Human Sciences, Ritsumeikan University（人类科学研究生院，立命馆大学） ； Faculty of Nursing, National Defense Medical College（护理学部，国家防卫医疗大学） ； Support Center for Students with Disabilities, Aoyama Gakuin University（残疾学生支持中心，上智大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究通过人工智能生成的18份固定日语咨询对话记录，对比GPT - minimal、GPT - SMDP和Claude - SMDP三种情况，咨询专家与新的语言模型分别评级，发现SMDP对话在多方面获更高专家评级，语言模型评级可重复但偏宽松。

Comments 59 pages, 2 figures, 30 tables; supplemental material included; data and code at https://doi.org/10.5281/zenodo.21182321; preregistration at https://doi.org/10.17605/OSF.IO/VU286

FALCON: Transforming Cyber Threat Intelligence into Deployable IDS Rules with Self-Reflection

FALCON：通过自我反思将网络威胁情报转化为可部署的入侵检测系统规则

Shaswata Mitra, Subash Neupane, Martin Duclos, Sudip Mittal, Aritran Piplai, Md Rayhanur Rahman, Edward Zieglar, Shahram Rahimi

机构 * Meharry Medical College（梅哈里医学院） ； The University of Texas at El Paso（德克萨斯理工大学） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学） ； National Security Agency（国家安全局） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出FALCON框架，通过新颖的CTI-规则语义评分器实现规则检索、生成和验证，解决签名型入侵检测系统中规则创建的手动瓶颈和验证难题，在Snort和YARA平台上达到0.72平均相关性。

Comments 17 pages, 10 figures, 8 tables

Efficient Rationale-based Retrieval: On-policy Distillation from Generative Rerankers based on JEPA

高效基于理由的检索：基于JEPA的生成重排序器的在线蒸馏

Teng Chen, Sheng Xu, Feixiang Guo, Xiaoyu Wang, Qingqing Gu, Hongyan Li, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（吉利人工智能实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 本文提出Rabtriever，通过在线蒸馏从生成重排序器中学习，将查询和文档独立编码，提升检索效率，同时在多个任务中表现优异。

Comments 11 pages, 8 figures. ICMR 2026 (https://youtu.be/apDcrzEVwq4)

Superintelligent Retrieval Agent: The Next Frontier of Agentic Retrieval

超级智能检索代理：代理检索的下一个前沿

Zeyu Yang, Qi Ma, Jason Chen, Anshumali Shrivastava

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； Rice University（里士满大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 提出SIRA，通过单次语料判别性检索压缩多轮探索，利用LLM丰富文档词汇、预测查询缺失词汇并基于语料统计过滤，在BEIR基准上取得最强平均检索性能，并在下游QA任务中超越RL训练的代理系统。

The First Drop of Ink: Nonlinear Impact of Distracting Information in Long-Context Reasoning

第一滴墨水：误导信息在长上下文推理中的非线性影响

Muhan Gao, Zih-Ching Chen, Kuan-Hao Huang

机构 * Department of Computer Science ； Engineering, Texas A\&M University, College Station, TX, USA ； NVIDIA AI Technology Center, NVIDIA Corporation, Santa Clara, CA, USA 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了误导信息在长上下文推理中的非线性影响，发现误导信息比例增加时，性能在初期急剧下降，后续变化较小。通过理论和实证分析，揭示了误导信息对注意力的 disproportionate 影响，并指出过滤收益主要来自减少上下文长度而非去除误导信息。

ReasFlow: Assisting Reasoning-Centric Scientific Discovery in Applied Mathematics via a Knowledge-Based Multi-Agent System

ReasFlow：通过基于知识的多智能体系统助力应用数学中以推理为中心的科学发现

Yutong He, Daibo Li, Guohong Li, Jiahe Geng, Zhengyang Huang, Can Ren, Zekun Zhang, Yifan Liu, Shuchen Zhu, Hengrui Zhang, Boao Kong, Ming Sun, Shu Li, Chenyi Li, Jiang Hu, Kun Yuan, Zaiwen Wen, Pingwen Zhang

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对理论驱动科学发现探索不足的问题，ReasFlow引入以推理为中心的自主智能体系统，通过内部验证循环和知识检索机制减少专家干预，能统一多项科研任务，从最少提示生成高质量论文，在开源基线中表现出色。

LLM-Based Generative Retrieval for Snapchat Content Recommendation

基于大语言模型的生成式检索用于Snapchat内容推荐

Liam Collins, Jiwen Ren, Donald Loveland, Bhuvesh Kumar, Clark Mingxuan Ju, Xuan Guo, Mo Li, Alvin Hou, Yi Cui, Peng Yang, Jian Wang, Saud Afzal Shafi, Nga Than, Ruiming Lu, Wenfeng Zhuo, Dongheng Li, Lili Zhang, Mingtao Zhang, Jinchao Ye, Vincent Xue, Chunhui Zhu, Neil Shah

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 该研究针对将预训练LLM转化为生成式检索器的挑战，设计了SnapLGR系统，通过三项核心优化实现了Snapchat短视频推荐效果的提升。

An Agentic AI Framework with Large Language Models and Chain-of-Thought for UAV-Assisted Logistics Scheduling with Mobile Edge Computing

基于大语言模型和链式推理的智能AI框架用于无人机辅助物流调度与移动边缘计算

Hanwen Zhang, Dusit Niyato, Wei Zhang, Xin Lou, Malcolm Yoke Hean Low

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） ； Seatrium New Energy Laboratory（Seatrium 新能源实验室） ； Ministry of Education (MOE) Tier 1（教育部 Tier 1） ； Research Innovation and Enterprise (RIE) 2025 Industry Alignment Fund-Industry Collaboration Projects (IAF-ICP)（研究创新与企业 (RIE) 2025 行业对齐基金-行业合作项目 (IAF-ICP)） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出结合大语言模型和链式推理的智能AI框架，用于解决无人机辅助物流调度中的混合调度问题，通过分层深度强化学习实现无人机路由和任务执行优化，提升物流效率与任务完成率。

Comments 37 pages

SkillSight: Calibrating Generic Content Bias for Skill Retrieval

SkillSight：通过共享描述实现准确技能检索

Jinying Xiao, Bin Li, Xiaopeng Li, Jianling Li, Jiacheng Jie, Xiaodong Liu, Ma Jun, Chao Wang, Nyima Tashi, Jie Yu

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型智能体技能检索问题，提出SkillSight框架，通过语义和词汇空间校准共享背景，减少偏差，实验证明该方法能提升检索指标，在端到端评估中表现出色且速度快，实现准确高效的技能选择。

Comments 9 pages, 4 figures

Latent Fact-Checking: Detecting Misinformation through Activation Engineering

潜在事实核查：通过激活工程检测虚假信息

Pedro T. Barcelos, Otávio Parraga, Marcelo M. Mussi, Lucas M. Fraga, Lucas S. Kupssinskü, Rodrigo C. Barros

机构 * PUCRS（巴西天主教大学（里约格兰德 do 苏里）） ； Kunumi Institute（库纳米研究所） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出基于激活工程的虚假信息检测框架，通过对比激活引出潜在空间的虚假信息方向，在多类模型和基准上实现了优于部分基线的检测性能，为可解释性驱动的虚假信息检测提供了新方向。

Comments 13 pages

Natural Language Processing: A Comprehensive Practical Guide from Tokenisation to RLHF

自然语言处理：从分词到RLHF的全面实用指南

Mullosharaf K. Arabov

机构 * KAZAN (VOLGA REGION) FEDERAL UNIVERSITY INSTITUTE OF COMPUTATIONAL MATHEMATICS AND INFORMATION TECHNOLOGIES（卡赞（伏尔加地区）联邦大学计算数学与信息科技学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文系统指导现代NLP全流程，涵盖分词、向量化、大语言模型微调、检索增强生成及人类反馈强化学习，强调低资源语言处理与开源模型应用。

Comments 136 pages, 12 practical works, preprint. Textbook for senior undergraduates and graduate students. Original contributions on low-resource languages (Tajik, Tatar and other). Companion repository available

Foam-Agent: A Large Language Model-Based Multi-Agent Framework for Automating Computational Fluid Dynamics Workflows

Foam-Agent：迈向自动化智能CFD工作流程

Ling Yue, Nithin Somasekharan, Tingwen Zhang, Yadi Cao, Zhangze Chen, Shimin Di, Shaowu Pan

机构 * Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院计算机科学系） ； Department of Mechanical, Aerospace, and Nuclear Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院机械、航空航天与核工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系） ； College of Education, Zhejiang Normal University（浙江师范大学教育学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Foam-Agent通过多智能体框架和大型语言模型，实现自动化CFD工作流程，显著提升模拟效率和成功率。

Comments 34 pages, 9 figures, 9 tables

Journal ref Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 461, 119271 (2026)

MMLA: How Memory Lets the Past Shape the Future

内存管理的长上下文注意力：可编辑请求局部记忆的初步研究

Junyi Zou, Avrova Donz

机构 * Zjydiary（智纪日记） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一种混合架构，将快速循环或稀疏骨干与可编辑的请求局部记忆槽和查询时稀疏回退相结合，以解决长上下文模型中的记忆写入、覆盖和抗污染问题。

Comments 16 pages, 11 figures, 5 tables. Substantially rewritten v3: retitled and reframed as MMLA; adds an eventized architecture, trusted row assembly, hard atomic overwrite/NULL, claim-evidence mapping, PM-I2 negative results, stop rules, and a conditional roadmap. Preserves the original Llama budget-gate failure. Project: https://github.com/MMLA-org/mmla-memory

Enhancing Linux Privilege Escalation Attack Capabilities of Local LLM Agents

增强本地大语言模型代理的Linux提权攻击能力

Benjamin Probst, Andreas Happe, Jürgen Cito

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究通过系统性实验验证针对性干预能否提升本地开源模型在Linux提权中的性能，发现开源模型可匹配甚至超越云模型，且反思类干预效果最佳，但漏洞发现仍是本地模型的瓶颈。

Comments Accepted at RAISE workshop (https://raise-workshop.github.io/)

ToolUniverse: An open platform for democratizing AI scientists

ToolUniverse：一个让AI科学家开发民主化的开放平台

Shanghua Gao, Richard Zhu, Pengwei Sui, Zhenglun Kong, Sufian Aldogom, Yepeng Huang, Ayush Noori, Reza Shamji, Krishna Parvataneni, Theodoros Tsiligkaridis, Marinka Zitnik

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Harvard College, Harvard University（哈佛大学哈佛学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MIT Lincoln Laboratory（MIT林肯实验室） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究学院） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛联合广谱研究所） ； Harvard Data Science Initiative（哈佛数据科学计划） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ToolUniverse是支持从各类模型构建AI科学家的开放平台，通过AI-工具交互标准规范工具调用，已应用于大量科学工具，案例中可完成多领域端到端分析。

Comments https://aiscientist.tools

H+ Embedding: Harmonizing Global and Token-Level Retrieval with Context-Dependent Phrases

H+嵌入：利用上下文相关短语协调全局与词元级检索

Shusen Zhang, Junyi Hu, Ye Feng, Ziteng Wang, Zhaoyuan Pan, Xiaojun Yuan, Jiangshou Hong, Guosheng Dong, Xiangzhi Wang

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出H+嵌入多粒度检索器，以上下文相关短语为中间检索单元，在16项任务中提升检索效果，且降低了向量使用成本，为实用检索系统提供了质量与成本的平衡方案。

Comments 14 pages, 4 figures

Field Aware Agent Skill Retrieval

领域感知智能体技能检索

Paimon Goulart, Liang Wu, Kelly Wan, Evangelos E. Papalexakis, Liangjie Hong

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本研究针对终身学习智能体技能检索瓶颈，提出领域感知的技能表示方法，通过保留技能的多字段结构计算相似度，在 SkillRet 和 SRA-Bench 基准上取得优于拼接基线的检索效果，且优势随技能库规模增大而提升。

RICE-PO: Turning Retrieval Interactions into Credit Signals for Reasoning Agents

RICE-PO：将检索交互转化为推理智能体的信用信号

Mingchen Li, Hansi Zeng, Zhuo Qian, Jiatan Huang, Sunjae Kwon, Hamed Zamani, Hong Yu

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Texas Tech University（得克萨斯科技大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出RICE-PO框架，通过将检索交互转化为局部学习信号，解决推理型检索智能体在训练中推理步骤的信用分配问题，在BRIGHT和BEIR上优于基线。

MemFly: On-the-Fly Memory Optimization via Information Bottleneck

MemFly: 通过信息瓶颈实现飞地内存优化

Zhenyuan Zhang, Xianzhang Jia, Zhiqin Yang, Zhenbo Song, Wei Xue, Sirui Han, Yike Guo

机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； Nanjing University of Science（南京理工大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MemFly通过信息瓶颈原理实现LLM的飞地内存优化，采用梯度自由优化器和混合检索机制提升内存效率和多跳查询能力。

Comments Accepted by ICLR 2026 MemAgents Workshop

NeSyFS: A Neuro-symbolic Fast-Slow Thinking Framework for LLM Agent under Partial Observability

NeSyFS：部分可观测场景下LLM智能体的神经符号快慢思考框架

Duo Xu, Faramarz Fekri

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对部分可观测场景下LLM智能体的决策挑战，提出NeSyFS神经符号快慢思考框架，结合知识图谱、TSMC算法与反思模块，在三个基准测试中表现优于现有方法。

Fault Cause Identification across Manufacturing Lines through Ontology-Guided and Process-Aware FMEA Graph Learning with LLMs

基于本体引导和流程感知FMEA图学习结合大语言模型的跨生产线故障原因识别

Sho Okazaki, Kohei Kaminishi, Takuma Fujiu, Yusheng Wang, Manu Sasidharan, Jun Ota

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 该研究针对跨生产线故障原因识别难题，提出OGPAL框架，结合LLM与RGCN实现FMEA知识复用，在汽车压力传感器装配线案例中性能优于基线方法。

Quick on the Uptake: Eliciting Implicit Intents from Human Demonstrations for Personalized Mobile-Use Agents

快速响应：从人类演示中提取隐含意图以构建个性化移动使用代理

Zheng Wu, Heyuan Huang, Yanjia Yang, Yuanyi Song, Xingyu Lou, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Jun Wang, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出IFRAgent框架，通过分析显式和隐式意图流，提升移动代理对人类意图的对齐率和任务完成率。

Geometric Analysis of Token Selection in Multi-Head Attention

多头注意机制中令牌选择的几何分析

Timur Mudarisov, Mikhal Burtsev, Tatiana Petrova, Radu State

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； London Institute for Mathematical Sciences（伦敦数学科学研究所） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过几何分析揭示了多头注意力机制中令牌选择的结构特性，提出了精度、召回率和F分数等指标，并展示了头部在不同制度下的几何特征。