在多数企业仍在讨论“AI 能做什么”的阶段，行业关注点正逐步转向一个更现实的问题：AI 能否直接转化为生产力与商业价值。
近日，深圳市乐谱兰斯科技有限公司 作为作者单位之一，与哈尔滨（深圳）等多家单位合作完成的两项研究成果，被国际顶级学术会议 The Web Conference (WWW) 2026 正式录用。
两项成果分别聚焦：
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检索增强生成（RAG）在复杂任务中的效率与准确性提升
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生成图像的水印嵌入与质量优化
相关技术已具备明确的工程化路径，可直接进入实际业务系统。
一、PruneRAG：面向复杂任务的高效检索增强生成
论文名称
PruneRAG: Confidence-Guided Query Decomposition Trees for Efficient Retrieval-Augmented Generation
核心方法
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基于置信度的查询分解树结构
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动态控制搜索路径扩展与剪枝
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实体级锚点驱动的细粒度检索
关键能力
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降低检索冗余与计算开销
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提升多跳推理任务的稳定性与准确性
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减少“已检索但未使用”的证据损失问题
应用场景
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企业知识库问答系统
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工程图纸解析与审查
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智能报价与工艺决策系统
二、AWMA-MoE：兼顾质量与鲁棒性的生成图像水印方案
论文名称
AWMA-MoE: Attention-Guided Watermark Adapter with MoE for Latent Diffusion Models
核心方法
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注意力引导的水印嵌入机制（区域差异化强度）
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混合专家（MoE）结构优化生成过程
关键能力
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在保证水印鲁棒性的同时降低图像失真
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提升生成图像的视觉质量与可用性
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实现水印嵌入与生成过程的协同优化
应用场景
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生成内容版权保护与溯源
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平台级内容合规与审核
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企业数字资产管理
三、技术落地与能力转化
相较于单点算法创新，核心在于将技术能力转化为可复用、可集成的业务模块。当前相关成果已具备以下特征：
1. 可直接嵌入现有系统
支持接入企业现有 AI 流程（如知识检索、图纸分析、内容生成），无需重构底层架构。
2. 模块化能力输出
可封装为标准化组件（API / SDK / Agent模块），支持不同业务系统快速调用与集成。
3. 面向真实数据持续优化
在实际业务环境中，通过数据反馈不断迭代，提升模型稳定性与适用性。
四、总结
本次入选 The Web Conference (WWW) 2026 的两项研究成果，体现了立谱智造在 AI 与产业结合方向的持续投入。
相比单纯的技术突破，更关键的是：
将前沿研究能力沉淀为可规模化应用的产品能力。
未来，相关技术将持续融入智能制造与企业AI系统中，推动从“模型能力”向“业务能力”的转化。