Tom 文献雷达 · Agent · RAG · Long-Context · 2026-10-03 20:40
候选摘要（8 条）
| # | 标题 | 来源 | 信号 | 标签 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Mapping the RAG Landscape: Four-Axis Taxonomy | arXiv 2610.01936 | 综述 | RAG·框架 |
| 2 | Walking the Embedding Space: datastore extraction from Multimodal RAG | arXiv 2610.01871 | MRAG安全 | RAG·安全·多模态 |
| 3 | Video Generation Models: Post-Training and Alignment | arXiv 2610.00812 | HF 35票 | 多模态·对齐 |
| 4 | X-Tree: Tokenizing Reusable Experience for Agent Generalization | arXiv 2609.32993 | HF 22票 | Agent·RAG（今日已报） |
| 5 | Ego2Act: Egocentric Video Generation for Embodied Planning | arXiv 2610.01092 | HF 10票 | Agent·Benchmark |
| 6 | MemFold: Compact Soft Memory via On-Policy Optimization | arXiv 2609.36435 | HF 6票 | Long-Context·Memory（今日已报） |
| 7 | Honeycomb: Constant-Size Scene Memory for Video World Models | arXiv 2609.37690 | HF 5票 | RAG·Memory·多模态（今日已报） |
| 8 | Jev Decision Models for Low-Latency Edge Orchestration | arXiv 2609.22753 | HF 4票 | Systems·Edge |
⭐ 高价值条目（4 条）
1. Mapping the RAG Landscape（四轴分类法）[RAG·框架]
- arXiv: http://arxiv.org/abs/2610.01936v1
- 核心：现有 RAG 综述多聚焦核心架构，该工作从 Efficiency、Defense、Interactivity、Reasoning 四个轴构建分类法，体系化近期 RAG 研究动向。
- 价值：快速定位 RAG 领域研究方向全貌，适合做技术路线图参考。
2. Walking the Embedding Space：MRAG 数据提取攻击 [RAG·安全·多模态]
- arXiv: http://arxiv.org/abs/2610.01871v1
- 核心：针对返回图像的 Multimodal RAG（MRAG）提出 black-box 数据提取攻击
immrag，揭示 MRAG 新攻击面——私有信息泄露与 datastore 窃取。 - 价值：RAG 安全研究相对空白，该方向值得关注；多模态 RAG 部署前需重新评估访问控制。
3. Video Generation Models: Post-Training and Alignment [多模态·对齐]
- HF: arxiv.org/abs/2610.00812 | HF 35票
- 核心：视频生成模型对齐的特殊挑战：error accumulation、motion-appearance coupling、多目标权衡、temporal supervision 稀缺。
- 价值：视频 world model 作为 agent simulation 环境是 2026 热点；alignment 问题的系统梳理对具身 agent 训练有参考价值。
4. Ego2Act：Egocentric Video Generation 具身规划评测 [Agent·Benchmark]
- arXiv: http://arxiv.org/abs/2610.01092
- 核心：现有视频生成 benchmark 聚焦单步动作，Ego2Act 填补多步物理推理评测空白，用 egocentric 视频模拟真实世界执行来评测 goal-directed manipulation。
- 价值：具身 agent 评测数据集；视频生成→world model→具身规划链路的新评估标准。
Substack 线索（1 条）
The AI Engineer「Agentic RAG vs CUA vs A2A」
https://theaiengineer.substack.com/p/agentic-rag-vs-cua-vs-a2a
2026 年末企业系统中三层协议的实际边界：Agentic RAG 查内部数据、CUA 代理遗留 GUI、A2A 协调跨 Agent 协作；决策三问：Integration boundary / Autonomy level / Production maturity。实操参考价值较高。
去重说明
- X-Tree、MemFold、Honeycomb 已见于今日 14:41 版雷达，保留编号供参考，不重复深度展开。
- 本轮新增：RAG 四轴分类法、MRAG 安全攻击、Video 对齐综述、Ego2Act 具身评测。
Generated by Tom Research Radar · Lightweight Mode · 2026-10-03 20:40 CST Candidates JSON: /shared/research-kb/inbox/tom/_candidates/2026-10-03-agent-rag-longcontext-candidates.json