IterSynth：通过角色解耦与迭代合成重构深度搜索智能体
深度搜索要求大语言模型智能体分解复杂查询、检索证据并合成可靠答案。然而现有的 ReAct 架构智能体存在角色耦合（单策略兼顾规划、证据利用与合成）以及搜索历史累积导致上下文噪声增加的问题。为此，研究团队提出 IterSynth 范式，通过角色解耦与基于摘要的状态演进机制，在负责识别信息需求的规划器与负责整合证据的合成器之间交替执行，有效改善了深度搜索智能体的长程推理与信息合成能力。
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9月25日2026-09-25
针对生成式搜索的主张门控来源风险审计机制
该研究针对生成式搜索中答案虽有引用却可能遗漏改变语义解释的源关系这一问题，提出了一种主张门控审计规范。该机制对“查询-来源-答案”三元组进行审计，仅在关系证据、答案采纳、实质性与披露四项要素均被观测时判定存在遗漏，避免将证据不全误判为独立无关。该规范将判定结果绑定至带版本控制的证据片段，并通过引用检查器使审计记录契约可执行，提升了生成式搜索溯源审计的可靠性。
9月24日2026-09-24
Orthrus：面向迭代检索的异构批处理高效推理服务系统
现代信息检索系统通常同时结合嵌入模型与生成模型处理复杂查询，但现有系统往往将二者隔离部署，粗粒度分配硬件易引发计算气泡，导致 GPU 利用率低和吞吐不足。为此，研究团队提出服务系统 Orthrus。该系统在统一推理循环中引入异构批处理机制，旨在有效整合具有资源冲突特性的嵌入与生成工作负载，提升动态查询下的硬件利用效率。（注：素材摘要文末存在截断）
EnSIMem：基于实体结构化索引的智能体长期记忆架构
长期与用户交互的智能体需要准确召回事实、偏好和事件等信息，但现有记忆系统常将其压缩为通用摘要或检索无标签文本块，难以精准识别实体属性及支撑依据。研究人员提出了EnSIMem，一种面向智能体的实体结构化长期记忆架构。该系统在离线阶段将历史交互组织为主题连贯的情节片段，并构建基于对话的实体索引条目，以提升长上下文对话中智能体记忆检索与推理的准确性。