RAG / 检索增强生成

RAG-driven Multi-Agent LLM Framework with Task Decomposition for Beyond 5G Auto-Configuration

基于RAG驱动的多智能体LLM框架与任务分解的超越5G自动配置

İrşat Emin Sarıdaş, Onur Salan, Ali Görçin, Ibrahim Hokelek, Hakan Ali Çırpan

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出一种检索增强和任务分解的多智能体LLM框架，通过语义检索和模块化架构减少幻觉，实现超越5G网络自动配置，成功率达94.4%。

Comments 6 pages, 2 figures, accepted to International Conference on Telecommunications 2026

Benchmarking AI for low-resource contexts: Thinking beyond leaderboards

低资源场景下的AI基准测试：超越排行榜的思考

Aakash Pant, Kavya Shah, Apoorv Agnihotri, Sneha Nikam, Prasaanth Balraj, Nakul Jain

机构 * Wadhwani AI Global（Wadhwani AI全球） 纠错

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

AI总结 本文通过分析语音、聊天/RAG和视觉系统的基准测试，指出实验室评估与低资源环境部署之间的差距，提出以部署系统为评估单位，并整合任务性能与噪声输入、代码切换等部署条件，同时为不同应用类制定差异化评估框架，最后建议标准化报告工具以支持决策。

Comments Aakash Pant, Kavya Shah, and Apoorv Agnihotri contributed equally

Beyond Static Dialogues: Benchmarking Realistic, Heterogeneous, and Evolving Long-Term Memory

超越静态对话：对现实、异构和演化长期记忆的基准测试

Han Zhang, Zihao Tang, Xin Yu, Xiao Liu, Yeyun Gong, Haizhen Huang, Yan Lu, Weiwei Deng, Feng Sun, Qi Zhang, Hanfang Yang

机构 * Center for Applied Statistics, Renmin University of China（中国人民大学应用统计中心） ； School of Statistics, Renmin University of China（中国人民大学统计学院） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 针对现有大语言模型记忆基准中对话缺乏长期语义一致性、人物静态化以及忽视异构数据流的问题，提出RHELM基准，通过用户画像和LOOP模块生成具有动态时间演化和长期连贯性的现实对话，并整合异构外部源，评估模型在多源聚合和现实上下文推理方面的能力。

SortingHat: Redefining Operating Systems Education with a Tailored Digital Teaching Assistant

SortingHat: 用定制的数字教学助手重新定义操作系统教育

Yifan Zhang, Xinkui Zhao, Zuxin Wang, Zhengyi Zhou, Guanjie Chen, Shuiguang Deng, Jianwei Yin

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对操作系统课程教学挑战，提出结合检索增强生成和多智能体强化学习的3D数字人教学助手SortingHat，提供个性化指导、自适应内容生成和自动评估。

Journal ref WWW '25: Companion Proceedings of the ACM on Web Conference 2025,Pages 2951 - 2954