RAG / 检索增强生成

Knowledge Is Not Static: Order-Aware Hypergraph RAG for Language Models

知识并非静态：面向语言模型的顺序感知超图RAG

Keshu Wu, Chenchen Kuai, Zihao Li, Jiwan Jiang, Shiyu Shen, Shian Wang, Chan-Wei Hu, Zhengzhong Tu, Yang Zhou

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学A&M分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Kansas（堪萨斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出顺序感知超图RAG（OKH-RAG），通过将顺序作为结构属性，改进传统RAG方法，提升对顺序敏感任务的推理能力。

Local-Splitter: A Measurement Study of Seven Tactics for Reducing Cloud LLM Token Usage on Coding-Agent Workloads

Local-Splitter：七种减少云LLM令牌使用量策略的测量研究

Justice Owusu Agyemang, Jerry John Kponyo, Elliot Amponsah, Godfred Manu Addo Boakye, Kwame Opuni-Boachie Obour Agyekum

机构 * Sperix Labs（Sperix实验室） ； VIA Cybersecurity Lab, KNUST（VIA网络安全实验室，科罗尼斯特大学） ； Quantum and Assistive Technologies Lab, KNUST（量子与辅助技术实验室，科罗尼斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了七种减少云LLM令牌使用量的策略，通过测量发现本地路由与提示压缩组合在编辑密集型任务中可节省45-79%的云令牌，而RAG密集型任务中完整策略集可节省51%。

Hubble: An LLM-Driven Agentic Framework for Safe, Diverse, and Reproducible Alpha Factor Discovery

Hubble：一种基于LLM的代理框架，用于安全、多样且可重复的阿尔法因子发现

Runze Shi, Shengyu Yan, Yuecheng Cai, Chengxi Lv

机构 * Celestial Quant Lab, Canada（加拿大天体量化实验室） ； The University of British Columbia, Canada（加拿大不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 Hubble结合大语言模型和领域特定操作语言，通过抽象语法树执行沙盒、双通道检索增强生成模块和家族感知选择机制，实现安全、多样且可重复的阿尔法因子发现。

Towards Platonic Representation for Table Reasoning: A Foundation for Permutation-Invariant Retrieval

迈向表格推理的柏拉图表示：一种排列不变检索的基础

Willy Carlos Tchuitcheu, Tan Lu, Ann Dooms

机构 * Department of Mathematics and Data Science, Vrije Universiteit Brussel (VUB)（瓦隆公国布鲁塞尔自由大学数学与数据科学系） ； Data Science Lab, Royal Library of Belgium (KBR)（比利时皇家图书馆数据科学实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出柏拉图表示假设，主张表格推理需要内在排列不变的潜在空间，通过分析和实验揭示了现有模型在布局变化下的脆弱性，并提出结构感知的表格推理编码器。

Memory as Metabolism: A Design for Companion Knowledge Systems

记忆作为代谢：一种陪伴知识系统的 设计

Stefan Miteski

机构 * CODE University Berlin（CODE大学柏林） 纠错

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

AI总结 本文提出一种针对单用户知识维基的治理框架，通过五项操作处理记忆中的矛盾证据，以避免固化问题。

Comments 41 pages, 1 table. Preprint v3.642. Concept DOI: 10.5281/zenodo.19501651