University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

Beyond Relevance-Centric Retrieval: Rubric-Oriented Document Set Selection and Ranking

超越以相关性为中心的检索：面向评分标准的文档集选择与排序

Kailin Jiang, Lei Liu, Jian Xi, Hui Xu, Junlin Liu, Baochen Fu, Bin Li, Vichwang, Yu Lu, Haibo Shi

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Yuanbao Team, Tencent（腾讯元宝团队） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型和人工智能代理对搜索结果质量需求，提出评估-诊断-优化框架。设计SetwiseEvalKit评估基准，评估多种重排器。在此基础上提出Rubric4Setwise方法，无需训练，能以更少文档和搜索轮次实现最佳下游生成性能，验证了闭环有效性。

Comments Project Page: https://rubric4setwise.github.io/

SafeHarbor: Defining Precise Decision Boundaries via Hierarchical Memory-Augmented Guardrail for LLM Agent Safety

SafeHarbor：用于LLM智能体安全的分层记忆增强防护栏

Zhe Liu, Zonghao Ying, Wenxin Zhang, Quanchen Zou, Deyue Zhang, Dongdong Yang, Xiangzheng Zhang, Hao Peng

机构 * School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学网络安全学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； AI Security Lab, Beijing, China（360人工智能安全实验室） 纠错

AI总结 提出SafeHarbor框架，通过分层记忆系统和信息熵自进化机制，在保持高安全拒绝率的同时提升对良性请求的响应能力。

Comments Accepted by ICML 2026