RAG / 检索增强生成

Enhancing Pancreatic Cancer Staging with Large Language Models: The Role of Retrieval-Augmented Generation

利用大型语言模型增强胰腺癌分期：检索增强生成的作用

Hisashi Johno, Yuki Johno, Akitomo Amakawa, Junichi Sato, Ryota Tozuka, Atsushi Komaba, Hiroaki Watanabe, Hiroki Watanabe, Chihiro Goto, Hiroyuki Morisaka, Hiroshi Onishi, Kazunori Nakamoto

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

AI总结 利用RAG技术提升胰腺癌分期准确性，展示NotebookLM在临床诊断中的应用价值

Comments 11 pages, 6 figures, 2 tables, 6 supplementary files

Coordinated Semantic Alignment and Evidence Constraints for Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models

协同语义对齐与证据约束在大型语言模型检索增强生成中的应用

Xin Chen, Saili Uday Gadgil, Jiarong Qiu

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

AI总结 本文提出一种通过协同语义对齐与证据约束提升检索增强生成效果的方法，增强事实可靠性和生成流畅性。

SearchGym: A Modular Infrastructure for Cross-Platform Benchmarking and Hybrid Search Orchestration

SearchGym: 一个用于跨平台基准测试和混合搜索编排的模块化基础设施

Jerome Tze-Hou Hsu

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 SearchGym通过模块化设计实现跨平台基准测试和混合搜索编排，揭示信息检索中通用性与可优化性的张力。

Comments 5 pages, 5 figures

MedCoRAG: Interpretable Hepatology Diagnosis via Hybrid Evidence Retrieval and Multispecialty Consensus

MedCoRAG：通过混合证据检索和多专科共识进行可解释的肝病诊断

Zheng Li, Jiayi Xu, Zhikai Hu, Hechang Chen, Lele Cong, Yunyun Wang, Shuchao Pang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学信息科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Department of Neurology, China-Japan Union Hospital of Jilin University（吉林大学中日联谊医院神经内科） ； Department of Anesthesiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University（吉林大学中日联谊医院麻醉科） ； School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） 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 MedCoRAG通过混合证据检索和多专科共识，提升肝病诊断的可解释性和准确性。

SGR3 Model: Scene Graph Retrieval-Reasoning Model in 3D

SGR3模型：三维场景图检索-推理模型

Zirui Wang, Ruiping Liu, Yufan Chen, Junwei Zheng, Weijia Fan, Kunyu Peng, Di Wen, Jiale Wei, Jiaming Zhang, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

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

AI总结 SGR3模型通过多模态大语言模型与检索增强生成技术，实现无需训练的三维场景图生成，提升场景关系推理能力。

V3DB: Audit-on-Demand Zero-Knowledge Proofs for Verifiable Vector Search over Committed Snapshots

V3DB：可审计的零知识证明用于验证的向量搜索 over 提交的快照

Zipeng Qiu, Wenjie Qu, Jiaheng Zhang, Binhang Yuan

专题命中 向量检索 ：vector search(title)；retrieval-augmented generation(abstract)；dense retrieval(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 V3DB通过零知识证明实现可审计的向量搜索，确保在不可信服务提供商执行近邻搜索时的正确性验证。

Stan: An LLM-based thermodynamics course assistant

Stan：基于LLM的热力学课程助教

Eric M. Furst, Vasudevan Venkateshwaran

机构 * Department of Chemical ； Biomolecular Engineering, Allan P.\ Colburn Laboratory, University of Delaware, Newark, DE 19716, USA 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Stan是一种基于LLM的热力学课程助教系统，通过本地硬件运行，提供学生查询回答和教师教学记录支持，确保数据隐私和可重复性。

Comments 17 pages, 6 figures. For associated code repository, see https://github.com/EntropicLearners/stan.git

Large Language Model-driven Analysis of General Coordinates Network (GCN) Circulars

基于大语言模型的通用坐标网络（GCN）圆周分析

Vidushi Sharma, Ronit Agarwala, Judith L. Racusin, Leo P. Singer, Tyler Barna, Eric Burns, Michael W. Coughlin, Dakota Dutko, Courey Elliott, Rahul Gupta, Ashish Mahabal, Nikhil Mukund

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 本文利用大语言模型自动解析GCN圆周，实现暂现体观测信息的高效提取与分类，准确率达97.2%。

Comments 21 pages, 11 figures, 7 tables. Published in ApJS

Journal ref The Astrophysical Journal Supplement Series, 2026, Volume 283, Number 1, Pages 30

Graph2Eval: Automatic Multimodal Task Generation for Agents via Knowledge Graphs

Graph2Eval: 通过知识图谱实现自动多模态任务生成

Yurun Chen, Xavier Hu, Yuhan Liu, Ziqi Wang, Zeyi Liao, Lin Chen, Feng Wei, Yuxi Qian, Bo Zheng, Keting Yin, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xiameng University（Xmeng大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 Graph2Eval通过知识图谱生成多模态任务，提升智能体任务的语义一致性和可解性，提供新的评估视角。

Comments Accepted at CVPR 2026 Main Conference

CTRL-RAG: Contrastive Likelihood Reward Based Reinforcement Learning for Context-Faithful RAG Models

CTRL-RAG：基于对比似然奖励的强化学习用于上下文忠实的RAG模型

Zhehao Tan, Yihan Jiao, Dan Yang, Junjie Wang, Duolin Sun, Jie Feng, Xidong Wang, Lei Liu, Yue Shen, Jian Wang, Jinjie Gu

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

AI总结 CTRL-RAG通过对比似然奖励机制提升RAG模型的上下文忠实性，结合内部与外部奖励框架，在多个基准测试中表现优异。

A unified foundational framework for knowledge injection and evaluation of Large Language Models in Combustion Science

为燃烧科学中的大语言模型知识注入和评估构建统一的基础框架

Zonglin Yang, Runze Mao, Tianhao Wu, Han Li, QingGuo Zhou, Zhi X. Chen

机构 * School of Mechanics and Engineering Science, Peking University（力学与工程科学学院，北京大学） ； AI for Science Institute（人工智能科学研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出一个统一框架，用于开发燃烧科学专用的大语言模型，通过三阶段知识注入路径提升模型性能。

Comments 5 figures, 1 table

Same Input, Different Scores: A Multi Model Study on the Inconsistency of LLM Judge

相同输入，不同评分：多模型研究LLM裁判的一致性

Fiona Lau

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

AI总结 本研究探讨了LLM在不同模型、温度设置下对相同输入评分的一致性问题，发现模型间评分差异显著，温度影响稳定性，需引入混合评估策略以确保可靠应用。

Comments 19 pages, 14 figures

Query Disambiguation via Answer-Free Context: Doubling Performance on Humanity's Last Exam

通过无答案上下文进行查询消歧：在人类最后一场考试中性能翻倍

Michael Majurski, Cynthia Matuszek

机构 * National Institute of Standards and Technology（国家标准与技术研究院） ； University of Maryland Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） 纠错

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

AI总结 通过无答案上下文重写问题以减少歧义，显著提升模型在Humanity's Last Exam上的准确性。