RAG / 检索增强生成

RAG-X: Systematic Diagnosis of Retrieval-Augmented Generation for Medical Question Answering

RAG-X: 用于医疗问答的检索增强生成系统系统性诊断

Aswini Sivakumar, Vijayan Sugumaran, Yao Qiang

机构 * Oakland University（奥克兰大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(title,abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 RAG-X通过系统性诊断框架，评估检索和生成过程，揭示问答系统中的隐藏失败模式，提升医疗问答的准确性和可靠性。

Comments 7 pages, 1 figure

RAGTrack: Language-aware RGBT Tracking with Retrieval-Augmented Generation

RAGTrack: 基于检索增强生成的语言感知RGBT跟踪

Hao Li, Yuhao Wang, Wenning Hao, Pingping Zhang, Dong Wang, Huchuan Lu

机构 * College of Command and Control Engineering, Army Engineering University of PLA（中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院） ； School of Future Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学未来技术学院） ； School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology（大连理工大学信息与通信工程学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract)

AI总结 RAGTrack通过引入语言指导的检索增强生成框架，解决RGBT跟踪中外观变化和模态间隙问题，实现稳健的目标定位。

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OSCAR: Online Soft Compression And Reranking

OSCAR: 在线软压缩与重排序

Maxime Louis, Thibault Formal, Hervé Dejean, Stéphane Clinchant

机构 * NAVER LABS Europe（NAVER欧洲实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 OSCAR通过在线软压缩和重排序方法提升RAG管道效率，实现推理速度提升2-5倍且准确率无损失。

Assessing the Effectiveness of LLMs in Delivering Cognitive Behavioral Therapy

评估LLMs在提供认知行为疗法中的有效性

Navdeep Singh Bedi, Ana-Maria Bucur, Noriko Kando, Fabio Crestani

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文评估了LLMs在模仿专业治疗师进行认知行为疗法方面的能力，发现其在生成对话和传达同理心方面存在局限。

Comments Accepted to LREC 2026

RAGNav: A Retrieval-Augmented Topological Reasoning Framework for Multi-Goal Visual-Language Navigation

RAGNav: 一种结合检索与拓扑推理的多目标视觉语言导航框架

Ling Luo, Qiangian Bai

机构 * Southwestern University of Finance（西南财经大学） ； Department of Informatics,Universitat Hamburg, Hamburg, Germany（汉堡大学信息学院） ； University of Electronic Science（电子科技大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RAGNav通过双基记忆系统和拓扑邻居评分传播机制，提升多目标视觉语言导航任务中目标可达性推理和顺序规划效率。

Query-Level Uncertainty in Large Language Models

查询级不确定性在大语言模型中

Lihu Chen, Gerard de Melo, Fabian M. Suchanek, Gaël Varoquaux

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Hasso Plattner Institute / University of Potsdam（霍普夫纳研究所/波茨坦大学） ； Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris（电信巴黎学院，巴黎理工学院） ； Soda, Inria Saclay（Soda，法国国家信息与自动化技术研究院萨克利实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出了一种无需训练的内部置信度方法，用于检测大语言模型的知识边界，通过查询级不确定性提高回答质量并降低计算成本。

Comments ICLR 2026

PlugMem: A Task-Agnostic Plugin Memory Module for LLM Agents

PlugMem: 一种通用插件记忆模块用于LLM代理

Ke Yang, Zixi Chen, Xuan He, Jize Jiang, Michel Galley, Chenglong Wang, Jianfeng Gao, Jiawei Han, ChengXiang Zhai

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 PlugMem是一种通用记忆模块，通过知识中心的记忆图结构提升LLM代理在复杂任务中的记忆检索与推理能力。

Tucano 2 Cool: Better Open Source LLMs for Portuguese

Tucano 2 Cool: 更好的开源葡萄牙语大语言模型

Nicholas Kluge Corrêa, Aniket Sen, Shiza Fatimah, Sophia Falk, Lennard Landgraf, Julia Kastner, Lucie Flek

机构 * Bonn-Aachen International Center for Information Technology (b-it) / CAISA Lab（波恩-亚琛国际信息科技中心（b-it）/ CAISA实验室） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； Center for Science and Thought（科学与思想研究中心） ； Helmholtz-Institut für Strahlen- und Kernphysik（亥姆霍兹辐射与核物理研究所） ； Bonn Sustainable AI Lab（波恩可持续AI实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 Tucano 2推出了一系列开源葡萄牙语大语言模型，通过扩展数据集和改进训练方法，实现了在多种语言任务上的最佳性能。