RAG / 检索增强生成

The Injection Paradox: Brand-Level Suppression in Safety-Trained LLM Recommendations via RAG Context Injection

注入悖论：通过RAG上下文注入在安全训练的LLM推荐中实现品牌级压制

Hyunseok Paeng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究发现在基于RAG的LLM推荐中，安全训练会导致注入提示反而压制目标品牌推荐率，揭示了安全机制可能被逆向利用的风险。

Comments 18 pages, 1 figure, 15 tables. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Failure Modes in Agentic AI (FAGEN), a non-archival venue

GRASP: GRanularity-Aware Search Policy for Agentic RAG

GRASP：用于智能检索增强生成的粒度感知搜索策略

Varun Gandhi, Jaewook Lee, Shantanu Todmal, Franck Dernoncourt, Ryan Rossi, Zichao Wang, Andrew Lan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 研究智能体检索增强生成中模型决策难题，提出GRASP强化学习框架，训练智能体协调互补检索工具，实验表明其提升检索召回率和问答性能，还展现出可解释行为，凸显协调检索信号和上下文粒度对智能体推理的关键作用。

HYPIC: Accelerating Hybrid-Attention LLM Serving with Position-Independent Caching

HYPIC: 利用位置无关缓存加速混合注意力LLM服务

Yifei Liu, Juntong Wu, Yang Liu, Junhao Hu, Minghao Li, Xiaoxu Chen, Weihang Chen

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

AI总结 提出Hypic系统，通过段累积转移算子和边界重计算，实现混合注意力LLM的位置无关缓存，显著降低首令牌延迟并提升吞吐量。