离线抽取信息金块并切片复用上下文化KV缓存，在100ms尾部延迟预算下兼顾精度与效率

用字段化布尔检索保留网页结构，智能体检视后只抓取相关章节，更准且更省token。

为生命科学 AI 智能体提供自然语言文献检索的知识层。

用智能体搜索可执行的文档表示程序，固定BM25下8个检索任务召回率平均提升8.4%

首个迭代式组件级 RAG 框架，将法规描述转为可执行 Scenic 场景脚本

提出SOLAR：后悔门控准入+Thompson采样淘汰，破解LLM语义检索缓冲上的经典缓存失效

小型语言模型在RAG系统中可媲美大型模型，且无需GPU

通过gist token压缩+选择性展开实现无需架构修改的长上下文稀疏注意力

用强化学习优化文档索引以提升复杂推理检索效果

向LLM代理提供校准的置信度和基础性分数作为遥测信号，改善其检索决策

一个轻量级多语言检索评估基准，通过Nano-sets实现快速模型选择和效率设置对比

通过句子级注意力引导的二叉树实现多粒度检索，平均提升信息效率6.1%

提出Latent Memory，将每条多模态证据压缩为一个高维潜在token，实现高效的问答系统

通过控制干预审计揭示RAG重写增益主要来自答案字符串暴露而非证据质量改进

提出RISE框架，通过构建有界交互空间和结构化文档处理，在保持准确率的同时大幅降低智能体搜索的查询成本。

提出被动注入、时序图谱和写入失效的交互式知识框架，将金融认知复杂性从用户转移到系统

通过状态外化框架分离语义决策与状态管理，提升RL搜索代理性能

用 Gemini 多模态底座统一文本/图像/视频/音频的稠密嵌入表示。

通过双路径 rollout 动态探测知识边界，引导 agentic RL 训练减少冗余工具调用。

构建4300万论文多学科知识图谱，配神经-符号检索支撑自动化科研。