推理、记忆与推理时控制
突破级
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收录解读
dense retriever 是 RAG 和 agent memory 的核心组件，但为什么某个 query-document pair 得到高分通常很难解释。
Xetrieval 从 embedding-level 机制解释 dense retrieval，试图找出塑造检索行为的 latent factors，而不是只给关键词匹配或 post-hoc 文本理由。
这对 RAG、memory retrieval 和可信 document intelligence 都重要，因为检索错误常是下游 hallucination 或任务失败的源头。
它值得收录，因为它提供了检索系统的可解释性/诊断原语，可服务 agent memory、RAG audit 和 retrieval debugging。