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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。

2026-08-05 至 2026-08-05 共收录 3 信号源:cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. RAG评测 3 篇

2608.02613 2026-08-05 cs.CL cs.AI cs.LG cs.MA 新提交 73%

MemArena: An Ego-Centric Benchmark for On-Device Agentic Personal Memory Assistants at Scale

MemArena:面向移动端智能体个人记忆助手的大规模自我中心基准测试

Jiadong Zhang, Xiaosong Ma

机构 * MBZUAI(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学)

专题命中 RAG评测 :RAG(abstract,abstract_cn);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究针对现有记忆基准测试的不足,构建了MemArena基准,评估了不同记忆后端对移动端个人记忆助手的影响,发现后端选择对内容准确性影响更大,权限感知访问失效,搜索延迟仅在阅读器规模极小时有影响。

Comments 48 pages, 6 figures

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2605.08442 2026-08-05 cs.CR cs.AI cs.LG 版本更新 70%

Injection-Execution Dissociation: A Mechanistic Evaluation of Persistent Memory Attacks and Defenses in Stateful LLM Agents

多层架构中的防御效果:对持久内存攻击状态机LLM代理的机制性评估

Jun Wen Leong

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

AI总结 本文评估了六种防御措施在九个开源模型上的延迟触发攻击效果,发现输入级和检索级过滤器效果不佳,而内存层工具门控(Memory Sandbox)显著降低攻击成功率,揭示了不同防御类别的失效原因。

Comments v4: Added double dissociation (reasoning-mode ablation), content-layer defense (RATG), loaded-corpus frontier evaluation (21 models, 3 providers, N=40), 7B judge capability bound, reproducibility validity criterion, ethics/disclosure statement. Gemini 3.1 Pro Preview 95% ASR; GPT-5.1 regression (22.5%); tripartite vendor divergence. Code: github.com/junwenleong/stateful-agent-security-eval

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2608.03591 2026-08-05 cs.CR cs.AI 新提交 57%

DiagChain: A Diagnostic Benchmark for Evaluating LLM Agents on Evidence-Grounded Attack Chain Reconstruction

DiagChain:用于评估大语言模型智能体基于证据的攻击链重构的诊断基准

Xuyang Liu, Yibin Han, Zhenwei Zhang, Kai Chang, Zhiwei Xu, Tian Qiu, Weixian Deng, Jiabao Gao, Xiaolin Peng, Hai Wan, Xibin Zhao

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

AI总结 研究针对LLM智能体攻击链重构基准的不足,提出DiagChain基准与ECRAG方法,经6种LLM评估发现模型在证据整合与排序环节存在瓶颈,为网络安全智能体改进提供了诊断依据。

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