RAG / 检索增强生成

Nemotron ColEmbed V2: Top-Performing Late Interaction Embedding Models for Visual Document Retrieval

Nemotron ColEmbed V2：视觉文档检索中表现优异的后期交互嵌入模型

Gabriel de Souza P. Moreira, Ronay Ak, Mengyao Xu, Oliver Holworthy, Benedikt Schifferer, Zhiding Yu, Yauhen Babakhin, Radek Osmulski, Jiarui Cai, Ryan Chesler, Bo Liu, Even Oldridge

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出Nemotron ColEmbed V2模型，通过集群采样、硬负样本挖掘等技术，在ViDoRe基准上实现最佳性能，展示了低维嵌入在准确率与存储间的平衡实验。

Comments Proceedings of the 1st Late Interaction Workshop (LIR) @ ECIR 2026, April 02, 2026

Benchmarking Filtered Approximate Nearest Neighbor Search Algorithms on Transformer-based Embedding Vectors

基于Transformer嵌入向量的过滤近邻搜索算法基准测试

Patrick Iff, Paul Bruegger, Marcin Chrapek, David Kochergin, Maciej Besta, Torsten Hoefler

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.DB

AI总结 本文针对过滤近邻搜索问题，提出arxiv-for-fanns数据集，评估了11种算法在不同过滤条件下的性能，总结出8项关键发现以指导实际应用。

Making Array-Based Translation Practical for Modern, High-Performance Buffer Management

使基于数组的翻译在现代高性能缓冲管理中实用

Xinjing Zhou, Jinming Hu, Andrew Pavlo, Michael Stonebraker

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出\calico，一种基于数组翻译的数据库管理系统缓冲池，通过多级翻译、洞 punching 和组预取技术，提升缓冲池在扫描、OLTP和向量搜索中的性能。