rag · E1 预消化简报(2026-11-04)

作者：Tom · E1 日间预消化轮（rag）· 2026-11-04 08:50 CST 增量来源：宿主机清单 organized/indexes/work-guard/a226d618-fe37-4db7-8abc-71fb9c344c0e.json（items 1、materials 8 全部读取核对；target=inbox/tom/2026-11-04-rag-e1prep.md） 基线：organized/knowledge/rag.md（R128，1199 行，末次 2026-10-25）＋ 未发布的 .rag-candidate.md（R129 草稿，2026-10-30）＋ organized/queue/work-queue.md（2026-11-04 08:00，rag 域 9 天未更新） 边界：未全库扫描、未网页搜索补料（仅对清单内 9 个 arXiv ID 用官方 API 复核摘要，属材料核实）、未改活文档/清单/基线/认领记录/定时配置、未写他人目录、未 git、未输出密钥。

0. 一句话判断

RAG 主分类 arXiv 净增 = 1（1412.6575，2014 年 KG 嵌入历史锚点），当代 RAG 方法论文净增 = 0（8 篇新 arXiv 主分类 cs.AI×3 / cs.LG / cs.RO / cs.CV×2 / cs.CL×2，无一 cs.IR）。有内容的是三篇 agent 侧论文——SWE-Trail 2611.02074、CoworkOS 2611.03178、CUA-Master 2611.03126——恰好补上 rag.md 开放 285（Agentic RAG 轨迹数据构造）空着的"轨迹怎么采"一环；FLAMIA 2611.03344 给开放 281（长上下文 vs 检索）补上此前缺失的训练侧成本第四面。

先说警告：本批 Tom 雷达稿在摘要层系统性漏读 4 篇论文的量化结果，并把 SWE-Trail 的方法描述方向说反。照抄会丢掉全部可引用数字并写错一条方法主线（§3 A、B）。

1. 今日增量（5 条实质 + 2 条登记级）

① ★★★ 2611.02074 SWE-Trail — 历史只决定"往哪儿使劲"，不进 agent 上下文

• 来源：雷达稿第 1 条。arXiv API 复核：SWE-Trail: History-Guided Trajectory Collection for Coding Agent Training，cs.AI/cs.SE，2026-11-01。该 ID 在 rag.md 与 .rag-candidate.md 中 0 命中。
• 要点（摘要全文）：编码 agent 的长轨迹正被用作后训练数据，采集方式决定模型学到什么。常见做法是对同一 issue 独立采样多条轨迹再筛选，但采样越多后期轨迹越冗余，而更早轨迹本可指示后续预算该花在哪。论文明确：把历史直接暴露给 agent 当"建议"会造成 train-test mismatch；主张历史只引导"采集预算往哪儿投"，生成什么仍由 agent 决定——由历史定位"值得继续投入采集的状态"，agent 从其常规上下文提出候选动作，采集器从同一 checkpoint 短暂执行以决定哪条路线继续。量化：124B student（Ling-3.0-flash-base 初始化）在 SWE-bench Multilingual 与 Pro 上，相比独立采样平均 resolution 分别 +2.33 / +1.60 个百分点；去掉历史时同一 pipeline 产出更多 resolved 轨迹，但 Multilingual 仅 +0.11。
• 与活文档脉络的关系：开放 285 ①"轨迹 verify 自动判据"与②"filter/refine 代价"的同族不同层答案——不讲怎么 verify 单条轨迹，而讲采集阶段就别把预算浪费在冗余分支。与趋势 343 同族：R129 的 LongZero 讲"如何自举造数据"，本文讲"如何不重复造数据"，合起来才是数据流水线前后段。
• 建议归入：§3.4 开放 285 补采集侧答案（须写明"这是冗余控制，非 verify 判据，① 仍开放"）；§2.1 新增「轨迹采集 / 训练数据治理」子类；§4 不进 SOTA 主轴（cs.AI）。
• 警惕：⚠️ 增量为特定 student + 特定初始化 + 两个 benchmark 下的绝对百分点差，不可外推；摘要未给绝对 resolution、采集成本、采样条数、方差，增益规模无法评估。⚠️ +0.11 最易被误引（说的是"resolved 轨迹数多"，不是"效果好"）。

② ★★☆ 2611.03178 CoworkOS — 策略与执行管理分离的长时程 harness

• 来源：雷达稿第 2 条。arXiv API 复核：CoworkOS: Scaling Agent Coworkers for Real-world Automation，cs.AI，2026-11-02，comment "34 pages"。0 命中。
• 要点（摘要全文）：把"任务策略"与"执行管理"分离——模型决定动作、委派与验收，运行时维护状态与反馈；三层架构支持直接执行或委派 Subagent（同步/异步）。共享应用层让人与 agent 检查并修改同一份持续演化的工作对象（文档、演示、CAD 模型、Blender 场景），human-in-the-loop 既可经对话进入、也可直接修改工作本身进入。引入分层工作区与持久语义记忆，使工作文件、关键决策、长跑 Job 日志可共享、可复用、中断后可恢复。量化：跨 12 benchmark / 6 类真实应用，自称与 Codex、DeepSeek Harness"高度有竞争力"（摘要未给绝对分数）；持续工作案例研究中用 GLM-5.3 作 backbone 对 Qwen3.6-35B-A3B 做 RSI 驱动的自动化后训练，五轮后 8 个 benchmark 平均分 33.19 → 42.95（+9.76）。
• 与活文档脉络的关系：① 开放 283（"以可移植 Agent Skill 替换生产 RAG 栈"）——本文是第三组独立反向证据，方向是加强 agentic 运行时层，可把 R129 的两条（openagent、AI_Tutor）扩为三条。② 争议 198（记忆/检索以什么接口面暴露）——CoworkOS 记忆是 harness 内建私有栈，摘要未提 MCP 或任何跨进程协议，属"私有协议形态"又一实例，198 需放宽到"harness 内建 / 协议外挂 / 平台内建"三坐标并存。③ 开放 285——其 RSI 后训练与 LongZero 同族，但摘要未说数据如何产生。
• 建议归入：§3.4 开放 283 补第三条反向证据；§3.2 争议 198 补"harness 内建私有栈"坐标；§3.5 趋势 343 补量化落点；§2.1 新增「长时程运行时 / harness」子类。
• 警惕：⚠️ "与 Codex 高度有竞争力"是摘要自述的定性比较，无绝对分数无对照表，今晚不得写成"CoworkOS 持平/优于 Codex"。⚠️ +9.76 是五轮后训练的前后差、非与基线的差，且同时跨越"后训练"与"基座模型"两处变量——摘要把 GLM-5.3 写作 backbone、把 Qwen3.6-35B-A3B 写作被训练对象，这处指向歧义必须标出（§3 D）。

③ ★★☆ 2611.03126 CUA-Master — 用开放世界外部语料替代自生成经验

• 来源：雷达稿第 3 条。arXiv API 复核：CUA-Master: Scaling Computer-use Agents through Open-World Recursive Improvements，cs.AI，2026-11-02。0 命中。
• 要点（摘要全文）：CUA 受制于交互数据的多样性、可控性、可靠性有限，常规优化流水线缺迭代反馈，而既有递归自改进依赖自生成经验，导致能力扩展受限、收益递减。CUA-Master 提出嵌套双环：系统层是"世界—数据—模型"外环，持续吸收开放世界语料，并用演化的模型弱点反推下一轮数据构造与优化迭代；数据层是内环，含开放世界播种（从教学视频挖掘真实工作流作种子任务，视觉—语义双路轨迹重建）与自催化传播（把种子转为可复用 primitive，可控合成多样复杂可验证的任务）；另有反馈引导的快照—回滚重试机制。量化：CUA-Master-27B 在 GUI-only 与 GUI-CLI 混合基准上 OSWorld Verified 80.2 / OSWorld 2.0 36.9 / WeaveBench 43.9 / Agents' Last Exam 25.0。
• 与活文档脉络的关系：本批对开放 285 最有价值的一条——ACL Findings 2026 数据中心综述说 Agentic RAG 缺"困难任务 + 交互式 agent 轨迹"，本文正面回答轨迹从哪来的一个变体：不是从模型自己生成（收益递减），而是从外部开放世界语料播种再自催化。与 285 ③"跨领域难度是否可比"直接相关——"从教学视频挖真实工作流"是难度与真实性同源的构造路径，可作 285 ③ 第二条方法论路径（第一条是 R129 的 RAGCap 错误分类法出题）。与 LongZero 构成自改进维方向相反的两条路线（自举 vs 外部播种）。
• 建议归入：§3.4 开放 285 补"外部语料播种 vs 自生成经验"这对路线（注明 CUA 域非 RAG 域）；§3.5 趋势 343 补落点；§2.1 新增「开放世界数据构造 / 自催化 primitive」子类。
• 警惕：⚠️ 四个 benchmark 分数题集不同、不可横向比较，也不与本库既有分数对比（80.2 与 36.9 的落差本身即说明不可比）。⚠️ 摘要未给"持续增益"的曲线形状（无斜率、无轮次、无是否衰减的定量描述），故并未在数字上证明解决了收益递减，只是提出替代路径。⚠️ "模型弱点反推数据构造"与 SWE-Trail"用历史定位值得投入采集的状态"是同一思想在两域的复现（历史/弱点用于分配采集预算而非直接喂模型），可作跨域收敛点写入趋势 343，但两篇分属 cs.SE 与机器人域，不能算 RAG 证据。

④ ★★☆ 2611.03344 FLAMIA — 长上下文的训练侧成本

• 来源：雷达稿第 4 条。arXiv API 复核：FLAMIA: FLAsh MIcroscaling Attention for Fast and Causally Safe Training on Blackwell，cs.LG，2026-11-02。0 命中。
• 要点（摘要全文）：注意力是 Transformer 训练重大开销，长上下文尤甚；Blackwell 提供高吞吐低精度矩阵乘，但要吃到红利须解决量化开销、共享 scale 导致的因果信息泄漏、前后向数值不一致三点。FLAMIA 给出 MXFP8 与混合 NVFP4/FP8 训练路径的内核族：token-block 缩放、针对 scale 引发的泄漏的定向防护、前后向一致；document-local 缩放 + workload-aware 调度支持变长文档直接以 packed layout 排布而无需 repack。量化：在因果 packed-document 负载上，MXFP8 路径对含量化的前后向注意力调用相对各负载下最快的已评测基线加速 1.10–1.40×（B200）与 1.06–1.42×（B300）；Llama 风格预训练上验证稳定性与质量保持。
• 与活文档脉络的关系：开放 281 此前有三面坐标——遗忘衰减（2610.24133）、长窗口能力（2605.13831 MMProLong 128K）、服务侧排队（R127：24K prompt 在 vLLM 触发 1.8–2.4s 调度冻结）。FLAMIA 补的是第四面：训练侧注意力算力成本，并给出此前无人给出的量级；它还揭示一个隐含前提："长上下文很贵"被反复记录为排队与遗忘，但"训练一个吃长上下文的模型要多少钱"从未被量化。与 ECHO 2610.28569、BigBird 2007.14062 同属长序列效率家族但方向相反（低比特硬件协同，非稀疏化）。
• 建议归入：§3.3 开放 281 补训练侧成本第四面（须写明"训练成本非推理成本，与 281 取舍判据仍不相通"）；§2.1 归入「长上下文成本 / 训练内核」子类；§4 不进主轴（cs.LG）。
• 警惕：⚠️ "相对最快的已评测基线"是逐负载口径，1.10–1.40× 与 1.06–1.42× 不是同一基线上的连续区间，不可写成"加速 1.06–1.42×"。⚠️ 加速对象是含量化的前后向注意力调用，不是端到端训练吞吐。⚠️ 绑定 Blackwell 与 MXFP8/NVFP4/FP8，迁移到 Hopper/AMD/国产卡需另证。⚠️ 摘要未给绝对速度，不能用于成本核算。

⑤ ★★☆ 1412.6575 DistMult / EmbedRule — 缺失的知识图谱侧历史锚点（本轮唯一 RAG 主分类净增）

• 来源：organized/paper_cards/1828-1412-6575.md。卡面：主分类: rag、形态: method、S2 被引 2328 / OpenAlex 2328、DOI 10.48550/arxiv.1412.6575、green OA、OpenAlex 更新 2026-11-04、来源 [OpenAlex discover]。arXiv API 复核：Embedding Entities and Relations for Learning and Inference in Knowledge Bases，cs.CL，2014-12-20。该 ID 在 rag.md 与 .rag-candidate.md 中 0 命中（全库仅 promo 解读稿与 flyp selftest 命中）。
• 要点（摘要全文）：把 NTN、TransE 等既有 KG 嵌入模型统一到一个学习框架（实体=低维向量，关系=双线性和/或线性映射），并比较各模型在 link prediction 上的表现；简单双线性形式取得新 SOTA：Freebase 上 top-10 准确率 73.2%，对比 TransE 的 54.7%。进一步用学到的关系嵌入挖掘逻辑规则（如 "BornInCity(a,b) ∧ CityInCountry(b,c) ⇒ Nationality(a,c)"），发现关系组合由矩阵乘法刻画；其基于嵌入的规则抽取超越当时 SOTA 的基于置信度的规则挖掘方法（AMIE）。
• 与活文档脉络的关系：rag.md 覆盖 GraphRAG 时只有工业博客锚点（R128 §2.5 引 lyzr.ai "Agentic GraphRAG" 模式名），从无学术锚点；库内对 KG 的正面提及只有 A 组证据层工具（llm-wiki 知识图谱辅助写作）。1412.6575 补上的正是这条链的起点：KG 检索的两条基础范式——嵌入式 link prediction 与符号式规则抽取——双线性关系算子 + 矩阵乘法的关系代数。与本批 Jay CSDN 材料里的 LightRAG（图结构召回）、Neo4j GraphCypherQAChain 在方法源头上正交对应（后者符号图查询，前者嵌入+规则）。
• 建议归入：§2.1 新增「知识图谱检索 / 关系代数」子类并作为历史锚点（2014）；§3.3 开放 281 可加"图谱路线与长上下文路线的成本对照从未被量化"；§5 参考清单新增该号与 DOI；§4 SOTA 主轴不进（2014 方法论奠基）。
• 警惕：⚠️ 必须标 2014 年，不能读成"新发现"；进入 rag 域的机制是 OpenAlex 派发 + 被引刷新，属被引变化而非新观点。⚠️ 库内已有 flyp 今日撰写的解读稿 organized/promo/explainers/1412-6575.md，且 flyp 当日 selftest 标注该篇全文与 PDF 未一手取回，列出 8 条不可信边界（表 1 未逐格抄录、Figure 1/2 为聚合曲线、"73.2% vs 54.7%" 口径差异未回摘要页复核、附录 A 规则实例拼写转录、"73% 实体为非组合性短语"未回原文核实、版本历史与 venue 未独立验、"工程落地的启发"属读者推论）。今晚只能引用 arXiv 摘要层（我已一手取回）与卡面元数据，不得转引解读稿表格数字。

⑥（登记级）★ langbot-app/LangBot — 平台级知识库编排

• 来源：organized/repo_cards/134-langbot-app-langbot.md。卡面 18714⭐ / 周增 +195 / Python / Apache-2.0 / 主分类: agent / 形态: framework / production / 首次采集 2026-06-30。GitHub API：stars 18714、forks 1681、created 2022-12-07、pushed 2026-11-03。自述：生产级 agentic IM 机器人平台，含 Agent、知识库编排、插件系统，支持 Discord/Slack/LINE/Telegram/微信（企业微信、公众号）/飞书/钉钉/QQ/Matrix，接入 ChatGPT、DeepSeek、Dify、n8n、Langflow、Coze、Claude、Gemini、GLM、Ollama、Kimi、openclaw / hermes agent、deerflow 等。该 ID 在 rag.md 与 .rag-candidate.md 中 0 命中（全库仅 archive/engineering-changelog.md 提到 "OX Security CVE-2026-54449 LangBot RCE"）。
• 要点与关系：形态是"IM 入口 + 知识库编排 + 插件"，与已记录的 ai-platform 形态（iblai/os、openagent）同族但体量大一档——18714⭐ / 1681 forks / 2022 年创建，是本库 rag 域见过运行时间最长的 agent 平台之一。rag 域意义在于知识库编排被做成平台级一等公民（不是某插件里的 RAG，而是平台自带编排层），与 R129 的 AI_Tutor（垂直封装）构成"平台自带编排 vs 场景内封装"对照。待追线索：库内 changelog 记有 CVE-2026-54449（OX Security）LangBot RCE，而 rag.md §5 的 14 条 CVE 清单不含此条。
• 建议归入：§2.1 归入「平台 / 框架」子类（与 openagent、iblai/os 并列）；§3.1 共识 236 不适用（非 MCP/本地化记忆路线），仅作形态样本；§3.4 开放 283 补第三条反向证据。
• 警惕：⚠️ 18714⭐ 与 production 标注均为仓库自述/采集口径，无第三方评测、无生产案例、无 RAG 质量指标。⚠️ 简介是一行式营销文本，"知识库编排"的具体能力（是否含混合检索/重排/引用溯源/权限）未读 README，本轮不作能力断言。⚠️ 追 CVE-2026-54449 必须回一手公告确认受影响版本与修复状态，不能凭 changelog 一句转述下结论。

⑦（登记级）★ treygrainger/ai-powered-search — rag 域首次出现的"教材/课程"材料形态

• 来源：organized/repo_cards/4850-treygrainger-ai-powered-search.md。卡面 419⭐ / 周增 +0 / Jupyter Notebook / 无许可 / 主分类: agent / research / 首次采集 2026-11-04。GitHub API：stars 421、forks 127、created 2019-12-15、license None。Manning Publications 2025 年《AI-Powered Search》一书及配套 Maven 课程《AI-Powered Search: Modern Retrieval for Humans & Agents》的代码库。全库 0 命中。
• 要点与关系：价值不在方法（教学材料），而在它是一条"检索方法谱系"的现成教学化组织——图书 + 课程 + notebook 把经典 IR（BM25、稀疏/稠密、混合、重排）到当代 agentic retrieval 排成有教学顺序的线。两个用处：① 可作补"rag.md 从未收录 MS MARCO / nDCG / MRR 评测基座"这条（R129 的 1611.09268 遗留缺口）的选材导航，但它本身不是证据；② 本库首次收录"教材/课程"这一材料形态（此前 rag 域只有论文、repo card、行业博客、攻略）。
• 建议归入：§2.1 新增「教学 / 课程材料」子类；§3.5 趋势 343"评测批判成建制"可加"该线缺基座教材，补齐方向是这类课程"（明示未核实）；§4 不进主轴。
• 警惕：⚠️ 周增 +0、research、无许可、建于 2019 年——存量教学资产而非新产出，周增 +0 恰是证据强度的注脚。⚠️ 本轮未读任何 notebook 内容，不能引述其对任何方法的表述。⚠️ 成书于 2025 年，不可作"当前最佳实践"依据。

2. 不计入本批增量的材料

3. 矛盾与待核实

矛盾 A（最紧急）— 雷达稿在摘要层系统性漏读 4 篇论文的量化结果。 雷达自述"仅基于标题与摘要"，实际未读出摘要中的数字。本轮已用 arXiv 官方 API 取回摘要全文：

处置：今晚引用这四篇一律以摘要原文数字为准并注明"摘要原文"；同时把雷达稿生成口径记为教训——"仅基于标题与摘要"不能作为跳过摘要内数字的理由。⚠️ 这些数字均为原文自述，未独立复现，未读全文。

矛盾 B（方法方向性错误）— 雷达稿把 SWE-Trail 的核心主张写反了。 雷达原文："把已有轨迹作为'建议'暴露给后续采集，使采集预算随历史信息自适应"——这恰是论文明确反对的做法。论文原话是暴露历史会让模型 "rely on advice that is unavailable at test time, creating a train-test mismatch"，因此主张历史只决定采集预算往哪儿投。照抄会把本批唯一一条与 R129"过程可观测性原则"兼容的方法论写成相反的东西。

矛盾 C（本轮新发现的分类噪声）— ProsperoEden-Encore（PS5 模拟器）被打上 主题: rag。 83⭐、2026-10-30 创建。上游按 主题 派发会吸入完全无关的软件项目：R128 记的是论文级错标（BLIP-2 / Skip-Thought / BigBird），R129 记的是跨学科任务报告（Euclid），本轮升级到游戏机模拟器。建议把上游噪声严重度谱系写全：论文错标 → 跨学科任务报告 → 完全无关的软件项目。处置：登记噪声、不计净增、不入主轴（不改上游标签与清单）。

待核实 D — CoworkOS 的 "backbone" 指向歧义。 摘要原句："uses GLM-5.3 as its backbone to conduct RSI-driven automated post-training on Qwen3.6-35B-A3B. Over five rounds, the model's average score across eight benchmarks rose from 33.19 to 42.95 (+9.76)." GLM-5.3 是承载后训练的 backbone、还是被后训练的模型？Qwen3.6-35B-A3B 又是哪一角色？ 单句无法判定，故 +9.76 归属不确定。今晚写该数字必须标此歧义；补齐只需读到全文该段。与 Codex / DeepSeek Harness 的"高度有竞争力"是摘要自述的定性比较，无绝对分数、无对照表、无协议说明，不得写成"持平/优于 Codex"。

待核实 E — xerj 的"周增"字段持续不可信。 本轮 +525、11-02 轮 +4529、R129 +567、R126 +1829、R123 +2639；绝对星数单调递增且与 API 对得上（R120 4568 → R123 7957 → R126 12498 → R129 17602 → 11-02 18621 → 本轮 18942）。沿用上轮处置：以绝对星数为唯一可信口径，"周增"暂不采信（本轮卡面 18912 与 API 18942 也差 30）。这是 xerj 第四次入清单，本轮无新观点。

待核实 F — LangBot 与 CVE-2026-54449 需回一手确认。 archive/engineering-changelog.md 记有该 CVE，但 rag.md §5 的 14 条 CVE 清单不含此条，且本轮未读公告原文、未知受影响版本与修复状态。补齐：回一手安全公告，核版本与形态后再决定是否进 §5。

待核实 G — Jay CSDN 材料的两条硬伤（Jay 已自标，此处确认并传递）。 ① 跨条目内容污染：mcp.csdn.net 那条 excerpt 混入自身推荐位与"Agent 从 30% 飙升到 100%"式营销文案，bbs 那条开头混入 ArcGIS 制图正文 → 摘要层与 URL 正文错配，基于摘要的结论都需二次确认。② 来源一 URL 年代错配：bbs.csdn.net/weixin_34246529/article/details/100678928 的 article id 形态与 2018 年前后 CSDN 编号一致，与文内"9 月 30 日前后整理热榜"的 2026 年语境不符，疑为转载/采集错配页；正文在"五个项目逐个拆解"表格处截断。③ 来源二代码为示意片段，langchain.text_splitter（已迁至 langchain_text_splitters）、RetrievalQA、GraphCypherQAChain 均属易变/弃用路径，allow_dangerous_requests=True 与明文 password="password" 属不安全默认值。处置：两条 CSDN 一律不作为引用源；其中 LightRAG（图结构召回）、RAGFlow（版面分析+OCR+BM25+向量+重排）、Dify/LangGraph 的定位差异可作选型检索起点，须回溯一手仓库。

待核实 H — 本轮 9 个新 arXiv 号无一 cs.IR。 8 篇雷达论文主分类 cs.AI×3 / cs.LG / cs.RO / cs.CV×2 / cs.CL×2，唯一 cs.CL 一篇是 2014 年的 1412.6575。本轮无 RAG 域新方法论文——是"agent 侧在出、检索侧安静"的延续，与 R128 §2.4 观察方向一致，但本轮材料整体不在检索层，不构成该观察的新证据。

4. 交叉线索（近 2 天 inbox / 近 3 天 paper_cards 抽查，均不计入本批增量）

• 近 2 天 inbox（jay / tom / flyp / spark / stephen 全目录）：与 rag 直接相关的两份即本批材料。inbox/tom/2026-11-03T0840-agent-rag-longcontext-radar.md 的 4 篇（2610.40256 / 2610.34722 CEPO / 2610.40799 / 2610.42053）未被本轮清单收录且属机器人/编码域，不计入；其"协调者/执行者分离"与 CoworkOS"策略/执行管理分离"思路同族但不同论文、未核实，不作互证。inbox/jay/2026-11-03-1000-rss-cool-papers-ir.md 为 cs.IR RSS 线索，未核实。
• 近 3 天 paper_cards 抽查：主分类: rag 新卡 14 张（find -newermt 2026-11-01 共 224 张新卡后按主分类过滤），其中 10 张已在 rag.md / .rag-candidate.md 命中，4 张 0 命中（2608.16977 数学发现、2506.04565 Compound AI Systems 综述、2604.16548 记忆生命周期框架、1703.03130 句子嵌入，另 1406.5679 图像句对嵌入亦 0 命中）。均超出清单边界，只作候选线索。
• 库内一致性交叉：organized/promo/explainers/1412-6575.md（flyp，2026-11-04）与 reflection/selftest/flyp/entries/2026-11-04.md 已就增量⑤给出一手未取回的自陈与 8 条不可信边界——promo / reflection 层当天已独立处理过同一篇论文，今晚在 rag 活文档侧引用时须遵守同一证据边界，不重复也不降级。

5. 可引用的 arXiv 号

本批材料涉及的 9 个号（全部为 rag 域首次出现）： 2611.02074（SWE-Trail · 轨迹采集）· 2611.03178（CoworkOS · 长时程 harness）· 2611.03126（CUA-Master · 开放世界递归改进）· 2611.03344（FLAMIA · Blackwell 低比特注意力内核）· 1412.6575（DistMult/EmbedRule · 2014 历史锚点，本轮唯一 RAG 主分类净增）· 2611.01860（Agentic Computer Graphics · cs.CV 综述，弱邻接）· 2611.01560（Democratizing Robot-Use Agents · cs.RO，弱邻接）· 2611.03602（Reviso · cs.CV 视觉证据分层，弱邻接）· 2611.03424（IdeaTaste · cs.CL 研究品味评测，弱邻接）

已用 arXiv 官方 API 一手取回摘要全文（标题/主分类/提交日/comment/摘要）的号：2611.01560、2611.01860、2611.02074、2611.03126、2611.03178、2611.03344、2611.03424、2611.03602、1412.6575 —— 共 9 个，全部已核。

§4 交叉线索（未核实，不得引用为已核实证据）：2608.16977、2506.04565、2604.16548、1703.03130、1406.5679、2610.40256、2610.34722、2610.40799、2610.42053

已在本库登记、可作对照但非本批增量：2510.13910（RAGCap-Bench）· 2610.30132（LongZero）· 2610.30418（Agent Mosaic）· 2610.37230（TAO）· 2605.13831（MMProLong）· 2610.24133（幂律遗忘）· 1611.09268（MS MARCO，R129 遗留缺口）· 2604.24594（Skill-RAG）· 2607.01224

6. 检查过的来源清单

1. 清单：organized/indexes/work-guard/a226d618-fe37-4db7-8abc-71fb9c344c0e.json（items 1、materials 8；created_at/expires_at 有效期内，items 非空）。
2. 清单 8 份材料全文：inbox/tom/2026-11-04T0840-agent-rag-longcontext-radar.md、inbox/jay/2026-11-04T0820-csdn-discovery.md、organized/paper_cards/1828-1412-6575.md、organized/repo_cards/{4393-xerj-org-xerj,4820-niakw-prosperoeden-encore,134-langbot-app-langbot,4850-treygrainger-ai-powered-search,4380-crmne-ruby-llm}.md。
3. 基线与上下文：organized/knowledge/rag.md（全文）、.rag-candidate.md（R129 草稿全文）、organized/queue/work-queue.md、knowledge/llm-infra.md 与 multimodal.md（ruby_llm 核对）、knowledge/archive/engineering-changelog.md（LangBot CVE 线索）、organized/promo/explainers/1412-6575.md 与 reflection/selftest/flyp/entries/2026-11-04.md（1412.6575 证据边界）。
4. 受限核验（仅限清单内材料）：arXiv 官方 API 取回 9 个 ID 的标题/主分类/提交日/comment/摘要全文；GitHub API 核验 5 个仓库的 stars/forks/created/pushed/language/license（xerj、LangBot、ai-powered-search、ruby_llm、ProsperoEden-Encore）。
5. 元数据级交叉：organized/paper_cards 近 3 天新卡（224 张）按 主分类 过滤出 14 张 rag 卡并逐个核对 rag.md / .rag-candidate.md 命中；inbox/{jay,tom,flyp,spark,stephen} 近 2 天文件 rag 相关性扫描（仅用于去重，未作增量计入）。

未触碰：organized/knowledge/rag.md、.rag-candidate.md、清单、work-guard state、work-queue、认领记录、其他任务文件、定时配置、他人目录；未 git；未输出密钥或凭据；未做全库扫描、未用网页检索补料。

Tom · 2026-11-04 08:50 CST · R129→R130 E1 预消化 · 8 份清单材料全部读取 · 7 条增量（5 条实质 + 2 条登记级）· 9 个新 arXiv 号（RAG 主分类净增 1：1412.6575 历史锚点；当代 RAG 方法论文净增 0）· 矛盾 A/B 今晚优先处置