RAG / 检索增强生成

GSI Agent: Domain Knowledge Enhancement for Large Language Models in Green Stormwater Infrastructure

GSI代理：面向绿色雨水基础设施的大语言模型领域知识增强

Shaohuang Wang

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

AI总结 本文提出GSI代理，通过监督微调、检索增强生成和代理推理流程，提升大语言模型在绿色雨水基础设施任务中的领域知识能力，实验表明其在领域任务中的表现显著提升。

RadAnnotate: Large Language Models for Efficient and Reliable Radiology Report Annotation

RadAnnotate：用于高效可靠放射科报告标注的大型语言模型

Saisha Pradeep Shetty, Roger Eric Goldman, Vladimir Filkov

机构 * Department of Computer Science, University of California, Davis, CA, USA（加州大学戴维斯分校计算机科学系） ； Department of Radiology, University of California, Davis, CA, USA（加州大学戴维斯分校放射学系） 纠错

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

AI总结 本文提出RadAnnotate框架，通过检索增强合成报告和基于置信度的选择性自动化，减少放射科报告标注的人力成本，提升标注效率和可靠性。

Comments 10 pages, 3 figures. Accepted at AMIA Amplify Informatics Summit 2026

CraniMem: Cranial Inspired Gated and Bounded Memory for Agentic Systems

CraniMem：受大脑启发的门控和有界的记忆用于智能体系统

Pearl Mody, Mihir Panchal, Rishit Kar, Kiran Bhowmick, Ruhina Karani

机构 * Dwarkadas Jivanlal Sanghvi College of Engineering（达沃拉萨·吉文拉尔·桑格维工程学院） 纠错

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

AI总结 CraniMem通过门控和有界多阶段记忆设计提升智能体在长期任务中的稳定性与鲁棒性，采用目标条件门控和效用标签结合短期缓冲和长期知识图谱，实现更持久的语义记忆与更小的干扰影响。

Comments International Conference on Learning Representations 2026 Workshop on Memory for LLM-Based Agentic Systems (MemAgents)