RAG / 检索增强生成

Test-Time Strategies for More Efficient and Accurate Agentic RAG

测试时策略用于更高效和准确的代理RAG

Brian Zhang, Deepti Guntur, Zhiyang Zuo, Abhinav Sharma, Shreyas Chaudhari, Wenlong Zhao, Franck Dernoncourt, Puneet Mathur, Ryan Rossi, Nedim Lipka

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

AI总结 本文提出测试时改进Search-R1流程，通过上下文模块和去重模块提升RAG系统在复杂多跳问题中的效率和准确性，实验表明在HotpotQA和Natural Questions数据集上EM得分提高5.6%，检索次数减少10.5%。

Developing and evaluating a chatbot to support maternal health care

开发和评估一个支持产科保健的聊天机器人

Smriti Jha, Vidhi Jain, Jianyu Xu, Grace Liu, Sowmya Ramesh, Jitender Nagpal, Gretchen Chapman, Benjamin Bellows, Siddhartha Goyal, Aarti Singh, Bryan Wilder

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Population Council Institute（人口理事会研究所） ； Sitaram Bhartia Institute of Science and Research（西塔拉姆·巴提亚科学与研究研究所） ； Nivi, Inc.（Nivi公司） 纠错

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

AI总结 本文开发了一个印度产科保健聊天机器人，结合分阶段分诊、混合检索和证据引导生成，通过多方法评估验证了多语言噪声环境下医疗助手的可靠性。

Comments 17 pages; submitted to IJCAI 2026 AI and Social Good Track

Structured Distillation for Personalized Agent Memory: 11x Token Reduction with Retrieval Preservation

结构化蒸馏用于个性化代理记忆：11倍token减少并保持检索能力

Sydney Lewis

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

AI总结 本文提出一种结构化蒸馏方法，将用户与代理的对话历史压缩至38个token，实现11倍压缩，同时保持检索性能，通过实验验证了压缩后检索质量的可靠性。

Comments 6 figures. Code: https://github.com/Process-Point-Technologies-Corporation/searchat

Towards AI Search Paradigm

迈向人工智能搜索范式

Yuchen Li, Hengyi Cai, Rui Kong, Xinran Chen, Jiamin Chen, Jun Yang, Haojie Zhang, Jiayi Li, Jiayi Wu, Yiqun Chen, Changle Qu, Wenwen Ye, Lixin Su, Xinyu Ma, Lingyong Yan, Long Xia, Daiting Shi, Junfeng Wang, Xiangyu Zhao, Jiashu Zhao, Haoyi Xiong, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin

机构 * Baidu Search（百度搜索） 纠错

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

AI总结 本文提出AI搜索范式，通过四个LLM驱动代理动态适应各类信息需求，结合任务规划、工具集成和高效推理方法，构建可信赖、适应性强的下一代搜索系统。

Long-form RewardBench: Evaluating Reward Models for Long-form Generation

长文奖励基准：评估长文生成的奖励模型

Hui Huang, Yancheng He, Wei Liu, Muyun Yang, Jiaheng Liu, Kehai Chen, Bing Xu, Conghui Zhu, Hailong Cao, Tiejun Zhao

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Long-form RewardBench，首个专为长文生成设计的奖励模型评估平台，通过五个子任务评估20+主流模型，揭示分类与生成模型在长文奖励建模上的差异。

Comments Accepted by AAAI2026

Towards Spatio-Temporal World Scene Graph Generation from Monocular Videos

从单目视频生成时空世界场景图

Rohith Peddi, Saurabh, Shravan Shanmugam, Likhitha Pallapothula, Yu Xiang, Parag Singla, Vibhav Gogate

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract)

AI总结 本文提出World Scene Graph Generation任务，通过ActionGenome4D数据集，引入三种方法解决未观测物体推理问题，推动视频场景理解向世界中心、时间持久和可解释的方向发展。

Comments https://github.com/rohithpeddi/WorldSGG

Shattering the Shortcut: A Topology-Regularized Benchmark for Multi-hop Medical Reasoning in LLMs

打破捷径：一种用于LLMs多跳医学推理的拓扑正则化基准

Xing Zi, Xinying Zhou, Jinghao Xiao, Catarina Moreira, Mukesh Prasad

机构 * University of Technology Sydney（悉尼技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ShatterMed-QA基准，通过拓扑正则化知识图谱评估深度诊断推理能力，揭示LLMs在多跳医学推理中的缺陷，并验证RAG方法的有效性。

COMPASS: The explainable agentic framework for Sovereignty, Sustainability, Compliance, and Ethics

COMPASS：面向主权、可持续性、合规性和伦理的可解释代理框架

Jean-Sébastien Dessureault, Alain-Thierry Iliho Manzi, Soukaina Alaoui Ismaili, Khadim Lo, Mireille Lalancette, Éric Bélanger

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

AI总结 本文提出COMPASS框架，通过模块化治理机制整合主权、可持续性、合规性和伦理，利用RAG技术提升AI决策的可解释性和透明度。

Comments 22 pages, 4 figures