RAG / 检索增强生成

SOSecure: Safer Code Generation with RAG and StackOverflow Discussions

SOSecure: 借助检索增强生成与StackOverflow讨论实现更安全的代码生成

Manisha Mukherjee, Vincent J. Hellendoorn

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 SOSecure通过检索增强生成与StackOverflow讨论提升代码安全性，实现71.7%-96.7%的修复率，优于其他基线方法。

Legal RAG Bench: an end-to-end benchmark for legal RAG

法律RAG基准：法律RAG的端到端评估基准

Abdur-Rahman Butler, Umar Butler

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 Legal RAG Bench通过评估法律RAG系统端到端性能，发现信息检索是性能的主要驱动因素，Kanon 2嵌入器显著提升了正确性和基础性。

Comments 13 pages, 3 figures, 4 tables

Wikipedia in the Era of LLMs: Evolution and Risks

维基百科在大语言模型时代的演变与风险

Siming Huang, Yuliang Xu, Mingmeng Geng, Yao Wan, Dongping Chen

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文研究了大语言模型对维基百科的影响，分析了其在文章内容、页面浏览和NLP任务中的作用，指出潜在风险并提出监控框架。

Comments Accepted by TMLR: https://openreview.net/forum?id=ahVmnYkVLt

S5-HES Agent: Society 5.0-driven Agentic Framework to Democratize Smart Home Environment Simulation

S5-HES代理：面向社会5.0的代理框架，以民主化智能家庭环境模拟

Akila Siriweera, Janani Rangila, Keitaro Naruse, Incheon Paik, Isuru Jayanada

机构 * The University of Aizu（立命馆大学） ； The KD University（KD大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 S5-HES代理通过自主AI编排，实现无需编程的智能家庭模拟，满足社会5.0的多样化研究需求。

Comments 12 pages, 9 figures, and Journal

S-VoCAL: A Dataset and Evaluation Framework for Inferring Speaking Voice Character Attributes in Literature

S-VoCAL：用于推断文学作品中说话声音特征属性的数据集和评估框架

Abigail Berthe-Pardo, Gaspard Michel, Elena V. Epure, Christophe Cerisara

机构 * LORIA ； Deezer Research ； Idiap Research Institute 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 S-VoCAL通过引入首个专门评估声音相关虚构角色属性推断的数据集和框架，展示了RAG流程在推断年龄和性别等属性上的有效性，但在出身和身体健康等属性上存在挑战。

Comments Accepted to LREC 2026

PRISM: A Personalized, Rapid, and Immersive Skill Mastery framework for personalizing experiential learning through Generative AI

PRISM：一种个性化、快速且沉浸式的技能掌握框架，通过生成式AI实现体验式学习个性化

Yu-Zheng Lin, Karan Patel, Ahmed Hussain J Alhamadah, Bono Po-Jen Shih, Matthew William Redondo, David Rafael Vidal Corona, Banafsheh Saber Latibari, Jesus Pacheco, Soheil Salehi, Pratik Satam

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Arizona（电气与计算机工程系，亚利桑那大学） ； Department of Systems and Industrial Engineering, University of Arizona（系统与工业工程系，亚利桑那大学） ； Department of Industrial Engineering, University of Sonora（工业工程系，索诺拉大学） ； Leonhard Center for Enhancement of Engineering Education, The Pennsylvania State University（工程教育增强中心，宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PRISM框架利用生成式AI和数字孪生技术，通过情感分析和RAG实现个性化、快速且沉浸式的技能学习，提升教育效率和适应性。

Comments 24 pages, 7 figures

TraderBench: How Robust Are AI Agents in Adversarial Capital Markets?

TraderBench: AI代理在对抗性资本市场中的鲁棒性如何？

Xiaochuang Yuan, Hui Xu, Silvia Xu, Cui Zou, Jing Xiong

机构 * Amazon.com Inc.（亚马逊公司） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

专题命中 RAG评测 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TraderBench通过结合静态任务与对抗性交易模拟，评估AI代理在动态市场中的鲁棒性，发现现有模型在加密交易中表现稳定但缺乏真实适应性。

Comments Equal Contribution: Xiaochuang Yuan and Hui Xu contributed equally to this work. All correspondence should be directed to yxc20098@gmail.com. Submitted to Agents in the Wild Workshop, ICLR2026