AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-06-26 至 2026-06-26 共收录 2 篇信号源：cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

2510.00586 2026-06-26 cs.LG cs.CL cs.CR 版本更新 92%

Eyes-on-Me: Scalable RAG Poisoning through Transferable Attention-Steering Attractors

Eyes-on-Me: 通过可迁移的注意力引导吸引子实现可扩展的RAG投毒

Yen-Shan Chen, Sian-Yao Huang, Cheng-Lin Yang, Yun-Nung Chen

专题命中检索器与排序：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.CL

AI总结提出Eyes-on-Me模块化攻击，通过可重用的注意力吸引子和焦点区域实现零成本适应新目标，在18种RAG设置下平均攻击成功率提升35.9个百分点，并迁移至未见过的黑盒检索器和生成器。

Journal ref Published in Forty-third International Conference on Machine Learning (2026)

2506.18942 2026-06-26 cs.CY q-fin.RM 版本更新 50%

Advanced Applications of Generative AI in Actuarial Science: Case Studies Beyond ChatGPT

生成AI在精算科学中的高级应用：超越ChatGPT的案例研究

Simon Hatzesberger, Iris Nonneman

专题命中检索器与排序：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结本文通过四个案例研究探讨生成AI在精算实践中的潜力，涵盖从早期神经网络到现代Transformer生成AI系统的发展，展示其在索赔预测、市场比较、车辆损坏分类及代码迁移中的应用，同时讨论监管与安全挑战。

Comments v3: Minor revision in response to peer review. Methodological and reproducibility refinements across the case studies and the governance section

Journal ref European Actuarial Journal (2026)