RenderRank：用压缩视觉 token 学习文本重排序

RenderRank 是一种从压缩视觉文档表示中学习查询相关性打分的重排序器，不再依赖传统文本 token 序列。在 BEIR 的 11 个数据集上，它减少 16.5-35.5% 输入 token，平均 NDCG@10 达 55.96，超过所有参数量低于 4B 的文本基线及部分更大模型。

ColNanoVDR：面向多向量视觉文档检索的无文档查询蒸馏框架

ColNanoVDR 是首个将无文档查询蒸馏用于多向量视觉文档检索（VDR）的框架，通过基于熵最优传输的 OTW 目标对齐学生与教师的查询 token，无需页面数据。

AdaTutoRank：面向 RAG 与深度研究的自适应辅导优化文档集重排序

AdaTutoRank 是一种集合级重排序器，采用自适应辅导优化（ATO）训练，在九项评分维度、三级层次结构下为冷启动提供银标签、为强化学习提供奖励、为蒸馏提供提示。

Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5555

LinkedIn 论文研究一个模型继承另一个模型创建的记忆时会发生什么。固定 schema 的记忆在两个测试模型间几乎不变（KG-fixed 仅 ±0.0004），自由格式笔记可靠性差，一个方向准确率下降 13.28 点；RAG 中新旧嵌入混用索引只恢复 4.96 / 11.90 点增益。

vec2vec 论文提出无配对数据的嵌入翻译方法，向量数据库可被用于反推原文信息

arXiv 论文（https://arxiv.org/abs/2505.12540）提出 vec2vec，这是首个无需配对数据、编码器或预定义匹配集就能在不同模型嵌入空间之间翻译文本嵌入的方法，基于柏拉图表示假说的强版本，用对抗损失与循环一致性学习共享潜在空间。

Perplexity@perplexity_aiAI 评分3030

Perplexity 发布研究博客，介绍其为支撑搜索结果嵌入与排序模型构建的 SoTA 推理服务基础设施。研究说明 Perplexity 每个答案的第一步都由嵌入和排序模型为查询挑选最相关结果，全文见 https://www.perplexity.ai/hub/blog/fast-embeddings-on-gpus。

PACE 数据集与 PaceMaker 框架：识别用户请求中的隐性冲突

论文提出 PACE 数据集，评估模型能否识别由自我中心知识库事实构成的隐性约束，使看似合理的用户请求变得不恰当，并提出多智能体框架 PaceMaker，通过查询改写、多跳图遍历和冲突感知过滤协调检索决定性证据。实验同时评估证据检索质量与冲突判断准确率，PaceMaker 一致优于现有方法。

CORE 论文提出用重排器蒸馏改进多模态嵌入的组合推理

论文提出 CORE，通过合成五个组合匹配级别的候选列表和 Rank-KL 目标，把多模态模型作为重排器时的组合判断蒸馏进嵌入模型。

AK@_akhaliqAI 评分2525

论文 CoGR 训练 LLM 在查询侧和物品侧同时生成紧凑关键词，通过倒排索引直接匹配，并用 GRPO 交替优化两侧生成器。在内部 APP Marketplace 数据集和公开 WANS 基准上，CoGR 相比最强基线分别提升 F_1 10.9% 和 36.1%。论文链接：https://huggingface.co/papers/2609.00638

Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分4444

论文提出 ContextPilot，让智能体主动规划、存储、压缩或删除旧上下文，并通过 RL 学习哪些上下文决策真正有效。

EM^2Mem 提出事件中心的多模态记忆框架，提升长视频问答准确率并降低推理开销

论文提出 EM^2Mem，一个事件中心的多模态记忆框架，在记忆构建阶段将异构证据绑定到事件锚点，每个事件索引的记忆单元对齐多模态记录、时间上下文、图关联关系、语义事实和来源信息。

elvis@omarsar0AI 评分6060

arXiv 论文《Selective Forgetting: A Graph-Based Memory Framework for Long-Term LLM Agents》将对话轮次抽取为带类型节点和属性边，从两跳子图作答。

DAIR.AI@dair_aiAI 评分4646

Agent Zero Memory 提出溯源感知的长期记忆架构，把情景事件时间线、实体-事件知识图谱和精选的文档式记忆三条系统并行跑在同一历史上，检索经意图门、来源路由和三路并发 agentic 搜索完成。

LatentPress 论文提出用连续记忆 token 压缩上下文，超越文本与视觉表示

LatentPress 将对话历史和长文档压缩为连续记忆 token，由冻结解码器通过输入嵌入接口直接读取，推理时无需重建文本。

MaP-SQL：用可复用记忆替代微调的 Text-to-SQL listwise 选择方法

论文提出 MaP-SQL，一种免微调的 Text-to-SQL listwise 选择器，用从训练数据蒸馏出的结构化记忆作为评估候选 SQL 的显式标准，并通过聚合多输入排列的排序来缓解位置偏差。

CoGR：用强化学习共同进化查询与物品两侧的生成式检索器

论文提出 CoGR 检索框架，训练 LLM 直接在查询侧和物品侧生成紧凑关键词集，经倒排索引直接匹配，兼容现有关键词检索基础设施。训练采用两阶段流程，先用监督微调对齐关键词空间，再用 GRPO 交替优化两侧生成器，双方共同优化同一 query-to-item 检索 F_1 目标。

ExecRetrieval 基准揭示代码嵌入检索在功能正确性上的差距

论文提出 ExecRetrieval 基准，包含 939 个 Python 任务，每个配一个执行验证的规范实现和最多四个单点变异生成的执行验证错误干扰项。