RAG / 检索增强生成

LAD-RAG: Layout-aware Dynamic RAG for Visually-Rich Document Understanding

LAD-RAG：面向视觉丰富文档的布局感知动态RAG

Zhivar Sourati, Zheng Wang, Marianne Menglin Liu, Yazhe Hu, Mengqing Guo, Sujeeth Bharadwaj, Kyu Han, Tao Sheng, Sujith Ravi, Morteza Dehghani, Dan Roth

专题命中 知识库问答 ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 LAD-RAG通过构建布局感知的文档图和动态检索机制，提升视觉丰富文档的检索与问答性能。

DeepSieve: Information Sieving via LLM-as-a-Knowledge-Router

DeepSieve: 通过LLM作为知识路由器实现信息筛分

Minghao Guo, Qingcheng Zeng, Xujiang Zhao, Yanchi Liu, Wenchao Yu, Mengnan Du, Haifeng Chen, Wei Cheng

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Northwestern University（西北大学） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） ； NJIT（新泽西理工学院） 纠错

专题命中 知识库问答 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 DeepSieve通过LLM作为知识路由器实现信息筛分，提升多跳问答任务的推理深度、检索精度和可解释性。

Comments Accepted by EACL Findings 2026

According to Me: Long-Term Personalized Referential Memory QA

根据我：长期个性化参照记忆问答

Jingbiao Mei, Jinghong Chen, Guangyu Yang, Xinyu Hou, Margaret Li, Bill Byrne

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge, United Kingdom（剑桥大学工程系） ； Department of Physics, University of Cambridge, United Kingdom（剑桥大学物理系） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出ATM-Bench，首个多模态多来源个性化参照记忆问答基准，并提出Schema-Guided Memory方法提升记忆推理性能

Comments Preprint