RUVA：个性化透明的设备上图推理
人工智能
2026-02-18 v1 计算与语言
摘要
个人AI领域目前由“黑盒”检索增强生成主导。虽然标准向量数据库提供了统计匹配，但它们存在根本性的问责缺失：当AI产生幻觉或检索到敏感数据时，用户无法检查原因也无法纠正错误。更糟糕的是，从向量空间中“删除”一个概念在数学上是不精确的，会留下概率性的“幽灵”，侵犯真正的隐私。我们提出了Ruva，这是第一个专为人在回路记忆策展设计的“玻璃盒”架构。Ruva将个人AI建立在个人知识图谱之上，使用户能够检查AI知道什么，并精确删除特定事实。通过将范式从向量匹配转变为图推理，Ruva确保了“被遗忘权”。用户是自己生活的编辑；Ruva将笔交给了他们。项目和演示视频可在http://sisinf00.poliba.it/ruva/获取。
引用
@article{arxiv.2602.15553,
title = {RUVA: Personalized Transparent On-Device Graph Reasoning},
author = {Gabriele Conte and Alessio Mattiace and Gianni Carmosino and Potito Aghilar and Giovanni Servedio and Francesco Musicco and Vito Walter Anelli and Tommaso Di Noia and Francesco Maria Donini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.15553},
year = {2026}
}