检索标题、摘要与正文，把分散的信息连起来。
arXiv:2610.33047v1 发布类型：新 摘要：长期运行的智能助手常常需要理解那些其指代对象、约束条件以及主动目标早在多轮对话前就已经确立的后续请求。因此，核心挑战不仅在于上下文长度，还在于检索意图：例如，当前查询“使用之前的配置”可能遗漏了用于定位相关证据所需的项目、实体和版本等关键术语。长上下文模型可以通过重放交互过程来恢复这些术语，但同时也需反复承担处理历史信息的开销。传统的检索增强生成（RAG）方法成本较低，却假定查询本身已包含充分的信息；而对话式改写要么重新读取历史，要么依赖于显式维护的文本记忆。我们提出了\emph{参数化会话状态}
arXiv：2610.32122v1 发布类型：新 提要：我们报告了现代文本嵌入模型中的一种系统性脱节现象：情感信息几乎可以被其嵌入表示完美解码，却几乎完全无法从其度量空间中体现出来。在涵盖2021年至2026年的十一种冻结编码器中，包括2026年发布的模型以及4B参数的大型语言模型嵌入器Qwen3-Embedding-4B，线性探测器在句子极性分类任务上的准确率高达91.3%，而余弦相似度对极性的区分幅度却仅为0.003至0.064。作为该测试集中表现最强的探测器，Qwen3-Embedding-4B的探测准确率达到91.3%，但在检索平均精度（MAP）方面却仅有64.3%。由于检索、聚类、去重以及检索增强生成等任务均基于度量空间而非经过训练的探测器进行，这些系统实际上对相关信息处于“视而不见”的状态。
arXiv：2610.32128v1 发布类型：新 摘要：当与决策相关的证据深埋于冗长且嘈杂的上下文之中时，RAG 以及检索增强型少样本指令微调（ICL）往往难以应对。检索得到的段落和示例可能包含冗余或干扰性信息。尽管由专家标注的开发示例能够识别出支持每项决策的文本，但这些标注通常仅被用作答案侧的理由，而非用于过滤噪声检索的监督信号。我们提出了一种“银色证据”示例方法，即在 ICL 示例中，用生成的、针对目标条件的证据摘要替代原始检索到的段落。对于每个已标注的开发示例，大型语言模型会在无法访问专家标签或黄金证据的情况下生成“银色证据”；随后，这些“银色证据”将与专家标签配对使用。
2026年10月24日，研究团队在arXiv发布论文（编号2610.31256v1），推出首个面向印尼语临床营养领域的专家标注问答评测基准IndoNutriQA，含911组真实临床报告衍生的问答对，聚焦评估而非训练，支持生成式、抽取式及检索增强型问答任务。
推荐理由：该基准填补了低资源语言（尤其是印尼语）在临床营养NLP领域高质量公开评测数据的空白，结构化元数据完备、问题类型严格遵循营养护理流程（NCP），并完成专家验证与多模型基准测试，具备明确科研定位与方法学严谨性。
