AI Agent

Forgotten History or Test-of-Time? Retrospect and Prospect on RAG from an IR Perspective

被遗忘的历史还是时间的考验？从信息检索视角回顾与展望检索增强生成（RAG）

Xiaoyan Zhao, Yujie Cai, Yang Zhang, Grace Hui Yang, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Georgetown University（乔治城大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文从IR视角指出RAG核心思想源于21世纪初的经典研究，提出将LLM视为旧QA架构的新接口层，其前期工作可指导下一代RAG设计，促进跨领域整合。

Unbiased Canonical Set-Valued Oracles Via Lattice Theory

通过格论的无偏规范集值预言机

Jobst Heitzig

机构 * Pik-Potsdam（皮克-波茨坦） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对预言机自指问题，提出基于Knaster-Tarski不动点定理的规范集值预言机，输出无偏且自洽的credal集，并证明其存在性与非空性。

A Fair Objective for Human-Empowerment-Preserving AI: Desiderata, Design, and Likely Behavioral Consequences

一种保留人类赋能的公平AI目标： desiderata、设计及可能的行为后果

Jobst Heitzig, Ram Potham

机构 * Potsdam Institute for Climate Impact Research（波茨坦气候影响研究所） 纠错

专题命中 其他Agent ：AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文设计了一种保留人类赋能的AI公平目标函数，通过公理化方法兼顾人类权力的不平等与风险规避，明确AI需赋能人类并管理人机权力平衡，还验证了其在典型场景的行为后果。

Comments Slightly extended version of paper accepted for Algorithmic Decision Theory 2026

Source-Modality Monitoring in Vision-Language Models

视觉-语言模型中的源模态监控

Etha Tianze Hua, Tian Yun, Ellie Pavlick

机构 * Department of Computer Science, Brown University（布朗大学计算机科学系） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨了多模态模型追踪并沟通信息来源的能力，分析了语法与语义信号在绑定提示词与输入组件中的作用，发现语义信号在模态分布差异大时更占主导。

Comments Accepted at COLM 2026. All resources will be available at https://github.com/ethahtz/source-modality-monitoring

A Convex Hull Cheapest Insertion Heuristic for the Non-Euclidean TSP

Mithun Goutham, Ethan David Rosati, Hollis Schuler, Meghna Menon, Sarah Garrow, Stephanie Stockar

专题命中 其他Agent ：autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

Comments Accepted manuscript: Robotics and Autonomous Systems [Elsevier]

A Near-Optimal Lower Bound for Prefix-Matrix Factorizations

前缀矩阵分解的近最优下界

Honghao Lin, Vahab Mirrokni, David P. Woodruff

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)

AI总结 该研究针对下三角全1矩阵Q，利用Gemini智能体系统证明了前缀矩阵分解的近最优下界，其结果可应用于转置流估计与差分隐私计数的相关界。

Bridging AI Risk Frameworks: Reconciling ISO/IEC 42001, the NIST AI Risk Management Framework, and the EU AI Act into a Uni ed Governance Taxonomy

衔接AI风险框架：将ISO/IEC 42001、美国国家标准与技术研究院AI风险管理框架（NIST AI RMF 1.0）及欧盟AI法案整合为统一治理分类体系

Vinod Dhiman

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)

AI总结 本文整合ISO/IEC 42001、NIST AI RMF和欧盟AI法案，构建统一AI治理分类体系，提出实施模型与示例，助力组织同时满足三者要求且无需重复付出。

Comments 17 pages, 5 tables