DeFT-检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）：将多跳问题拆成自包含子问题并复用答案
DeFT-RAG 提出一种检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）框架，每次只根据原问题和已答问答对生成一个自包含子问题，把依赖跟踪、问答表更新和是否继续的判断交给规则与微调的小型决策模型。
#推理
arXiv · cs.AI模型评分4141 arXiv · cs.AI模型评分3131 PriorityFEC：面向边缘多智能体系统 KV 缓存交接的截止时间感知流式 FEC
论文提出 PriorityFEC，一种在边缘多智能体大语言模型（LLM，Large Language Model）系统中交接 KV 缓存（key-value cache）的方案。
arXiv · cs.AI模型评分3131 SpectRAG：面向多跳检索增强生成的加权块图谱与 token 预算上下文选择
SpectRAG 提出一种图谱增强检索框架，通过加权块图谱、图谱扩展和谱相关性传播，在固定 token 预算下为多跳检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）挑选上下文。
arXiv · cs.AI模型评分3838 用因果关系与注意力机制提升 检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation） 检索精度
一项研究针对检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）的检索阶段提出改进：标准稠密向量相似度检索常返回只与查询共享关键词、却不含所需信息的文档，且知识库越大越严重。作者用因果图建模该阶段，把查询与文档共享的关键词视为潜在共同原因，并引入注意力机制区分关联与因果关系，以提升检索精度。
arXiv · cs.AI模型评分4949 GENSTRAT：用程序化生成博弈评测大语言模型的策略推理能力
GENSTRAT 通过程序化生成双人零和不完全信息下注博弈，按状态空间、时序偶然性等五个复杂度维度刻画每局游戏，并构建了 50 局基准，让 12 个前沿与开放权重模型进行了超过 4 万场对战。结果显示，在 8 局最难游戏上，最好与最差模型的差距是全部游戏上差距的 1.7 倍；更高的思考预算、向模型披露对手策略、以及与游戏需求匹配的推理深度，都与模型更高的胜率差相关。
arXiv · cs.AI模型评分4242 LEAP：用可泛化长度预测实现高效 大语言模型（LLM，Large Language Model） 推理调度
研究者提出长度预测系统 LEAP，复用服务模型预填充阶段的隐藏状态，通过线性读出提取输出长度信号，并在测试时用递归最小二乘法在线更新，无需梯度计算或历史数据回放。跨域迁移实验中，在线适配使 Spearman 相关系数提升 64.7%；服务实验中，相比所评估的长度预测器，LEAP 将平均每 token 延迟降低 15.9–40.8%，吞吐量提高 1.9%，预测器参数量少 30,569 倍。
Berkeley AI Research模型评分5555 伯克利提出 SPEX 与 ProxySPEX，可在数千组件规模上识别大语言模型中的交互
伯克利 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 两种算法，用于在大语言模型（LLM，Large Language Model）中识别驱动输出的关键交互，把交互发现规模从数十个组件扩展到数千个。