Conversational Capture：多轮人机交互中生成引擎优化的轨迹级评估框架
论文提出 conversational capture 概念，指出早期被引用的来源在后续对话中更可能被再次引用，并通过历史条件检索和用户追问两个通道形成闭环。形式化为两层闭环系统，定义累积对话可见性、直接/反馈分解、捕获系数、复利比和误排诊断等轨迹级指标。
Why it matters: 研究把 GEO 从单次可见性扩展到多轮对话轨迹，揭示了早期引用会通过历史检索与追问形成复利效应。
#RAG
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2 todayarXiv · Information RetrievalSelectedAI score6262 arXiv · Information RetrievalSelectedAI score7979 Galahad 通过字节精确记忆让 LLM 阅读成为一次性成本
论文提出 Galahad 内存层，让 vLLM、SGLang 等运行时缓存 KV 状态，避免重复计算。
Why it matters: 原文给出具体数字和三种运行时对比，读者可据此评估 Galahad 在能耗与延迟上的实际收益。