RAG / 检索增强生成

Freshness and the Limits of Heuristic Trend Detection in Temporal RAG

新鲜度与时序RAG中启发式趋势检测的局限性

Matthew Grofsky

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出轻量级、模型无关的时序层用于RAG，分离新鲜度与主题演化问题；新鲜度上采用半衰期先验，主题演化上揭示启发式追踪器性能受标注规则驱动。

Simplified Sparse Attention via Gist Tokens

遗忘，然后回忆：通过概要稀疏注意力实现可学习的压缩与选择性展开

Yuzhen Mao, Michael Y. Li, Emily B. Fox

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract_cn)

AI总结 本文提出一种通过概要稀疏注意力实现可学习的压缩与选择性展开机制，结合紧凑的全局表示与目标访问细粒度证据，提升长上下文大语言模型的效率与性能。