RAG / 检索增强生成

Entropic Claim Resolution: Uncertainty-Driven Evidence Selection for RAG

熵驱动的声明解析：面向RAG的不确定性驱动的证据选择

Davide Di Gioia

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

AI总结 本文提出ECR算法，通过熵最小化解决RAG中的不确定性问题，改进证据选择方法，提升在复杂场景下的决策能力。

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"Where is My Troubleshooting Procedure?": Studying the Potential of RAG in Assisting Failure Resolution of Large Cyber-Physical System

我的故障排除流程在哪里？

Maria Teresa Rossi, Leonardo Mariani, Oliviero Riganelli, Giuseppe Filomeno, Danilo Giannone, Paolo Gavazzo

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

AI总结 本文研究RAG在帮助操作员快速响应复杂系统故障症状中的作用，通过分析芬坎蒂埃公司的故障排除流程实验，证明RAG能提升故障排除效率，但需在执行前进行验证。

Comments This paper has been accepted for publication in the Software Engineering in Practice track at the 48th International Conference on Software Engineering (ICSE 2026)

AstraAI: LLMs, Retrieval, and AST-Guided Assistance for HPC Codebases

AstraAI：基于LLM、检索与AST引导的HPC代码库辅助系统

Mahesh Natarajan, Xiaoye Li, Weiqun Zhang

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

AI总结 AstraAI通过整合LLM、RAG和AST分析，实现对复杂科学代码库的上下文感知代码生成，支持HPC环境中的代码修改与结构保持。

Comments 10 pages, 5 figures

LITTA: Late-Interaction and Test-Time Alignment for Visually-Grounded Multimodal Retrieval

LITTA：晚期交互与测试时对齐用于视觉接地多模态检索

Seonok Kim

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

AI总结 LITTA通过查询扩展提升多模态文档检索，利用晚期交互评分和反向排名融合提高检索鲁棒性，适用于计算机科学、制药和工业手册等多领域。

Quid est VERITAS? A Modular Framework for Archival Document Analysis

真理为何？面向档案文档分析的模块化框架

Leonardo Bassanini, Ludovico Biancardi, Alfio Ferrara, Andrea Gamberini, Sergio Picascia, Folco Vaglienti

机构 * Università degli Studi di Milano（米兰大学） ； University Library Service（大学图书馆服务部） ； Department of Literary Studies, Philology and Linguistics（文学、语文学与语言学系） ； Department of Historical Studies（历史研究系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出VERITAS框架，通过整合转录、版式分析和语义增强，提升历史文档数字化分析能力，实验显示其在词错误率和处理时间上均有显著提升。

Comments to be published in: LLMs4SSH: Shaping Multilingual, Multimodal AI for the Social Sciences and Humanities, organized within the 15th Language Resource and Evaluation Conference (2026)

AISAC: An Integrated multi-agent System for Transparent, Retrieval-Grounded Scientific Assistance

AISAC：一个集成的多智能体系统，用于透明、基于检索的科学协助

Chandrachur Bhattacharya, Sibendu Som

机构 * Transportation and Power Systems Division, Argonne National Laboratory, USA（美国阿贡国家实验室交通与动力系统部） 纠错

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

AI总结 AISAC 提供了一个透明的多智能体运行环境，支持长期的证据支持科学推理，通过结构化保证实现角色语义、预算管理、可追溯执行和工具交互可重复性。

Schema for In-Context Learning

基于模式的上下文学习框架

Pan Chen, Shaohong Chen, Mark Wang, Shi Xuan Leong, Priscilla Fung, Varinia Bernales, Alan Aspuru-Guzik

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Acceleration Consortium（加速联盟） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高等研究院（CIFAR）） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出基于认知模式的上下文学习框架，通过提取先验示例中的认知构建块，生成抽象模式以增强模型推理能力，实验证明在化学和物理问题上性能提升达36.19%。

SkillFlow: Scalable and Efficient Agent Skill Retrieval System

SkillFlow：可扩展且高效的智能体技能检索系统

Fangzhou Li, Pagkratios Tagkopoulos, Ilias Tagkopoulos

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； USDA/NSF AI Institute for Next Generation Food Systems（美国农业部/国家科学基金会下一代食品系统人工智能研究所） ； Process Integration and Predictive Analytics（过程集成与预测分析） 纠错

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

AI总结 SkillFlow通过多阶段检索流程提升智能体技能检索效率，实现在SkillsBench上Pass@1提升78.3%，但Terminal-Bench显示检索效果受限于技能库质量

Dream to Recall: Imagination-Guided Experience Retrieval for Memory-Persistent Vision-and-Language Navigation

梦想回溯：基于想象的体验检索用于记忆持久的视觉与语言导航

Yunzhe Xu, Yiyuan Pan, Zhe Liu

机构 * National Key Laboratory of Human Machine Hybrid Augmented Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人机混合增强智能全国重点实验室） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Memoir，通过想象引导的检索机制提升记忆持久的视觉与语言导航性能，通过混合视角记忆和经验增强导航模型，在多个基准测试中实现了显著提升。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)