arXiv cs.AI· Yixi Chen, Muhammad Bilal, Tie Ma, Zafar Ayyub Qazi, Marco Canini, Suhaib Fahmy·· 11 小时前AI 评分38
AISTRAL：面向 AI 原生互联网的发布者可控 Web 架构
From Crawled to Published: A Publisher-Controlled Web Architecture for an AI-Native Internet
AI 导读
研究者提出 AISTRAL，一种让发布者通过策略可控接口暴露段落、论断、表格等语义单元的 AI 原生互联网架构，并配套类似 DNS、按语义而非位置寻址的语义解析器，使智能体先发现来源再直接向发布者取回细粒度内容。
正文 · AI 翻译
摘要：AI 智能体而非人类正成为网络的主要消费者，但网络仍在提供为人类浏览而结构化的内容，发布者没有原生方式来暴露其中的语义单元。因此，访问由少数 AI 提供商中介，它们单方面抓取、分块和索引内容，使发布者对其内容的呈现、检索或归属几乎没有控制权。我们认为这是一个结构性问题，不是更好的分块或检索算法所能解决的。网络缺乏一个由发布者控制的语义发现与检索的原生层。我们提出 AISTRAL，一种提供该层的 AI 原生互联网架构。发布者通过其控制的、受策略治理的显式接口暴露语义上有意义的单元（例如段落、论断、表格），而一个网络原生的语义解析器——类似于 DNS，但作用于含义而非位置——让智能体在直接从发布者检索细粒度内容之前发现相关来源。我们的端到端原型在答案质量上达到或超过代表性的集中式检索流水线，在大型专业文档集合上准确率最高提升 4.2 倍。与一个公共网络搜索智能体相比，它正确回答的问题最多多 4.2 倍，同时每次查询传输的数据量减少 2.9-41 倍。由于检索终止于发布者运营的服务器，归属、来源和使用策略随内容一同传递，从而重新对齐整个网络生态系统的激励。
| 主题： | 网络与互联网架构（cs.NI）；人工智能（cs.AI）；信息检索（cs.IR） |
| ACM 分类： | I.2；C.2.1 |
| 引用为： | arXiv:2511.18354 [cs.NI] |
| （或本版本的 arXiv:2511.18354v2 [cs.NI]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.18354 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2025 年 11 月 23 日周日 09:01:22 UTC（121 KB）
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2026 年 10 月 20 日周二 14:26:26 UTC（281 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org