RAG / 检索增强生成

One Pic is All it Takes: Poisoning Visual Document Retrieval Augmented Generation with a Single Image

一张图片足矣：通过单张图片对视觉文档检索增强生成进行污染攻击

Ezzeldin Shereen, Dan Ristea, Shae McFadden, Burak Hasircioglu, Vasilios Mavroudis, Chris Hicks

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval augmented generation(title)；retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 本文研究了视觉文档检索增强生成（VD-RAG）对污染攻击的脆弱性，通过单张恶意图片实现针对性和通用性攻击，展示了VD-RAG在目标和通用设置下的漏洞，但在黑盒攻击下表现出一定的鲁棒性。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (03/2026)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026

AI in Insurance: Adaptive Questionnaires for Improved Risk Profiling

保险中的AI：适应性问卷以提升风险评估

Diogo Silva, João Teixeira, Bruno Lima

机构 * Deloitte（德勤） ； Faculty of Engineering, University of Porto（波尔图大学工程学院） ； LIACC, Faculty of Engineering, University of Porto（波尔图大学工程学院人工智能与计算机科学实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出ARQuest框架，利用大语言模型和替代数据源创建个性化适应性问卷，通过社交媒体图像分析等技术提升风险评估的准确性与用户满意度。

Journal ref International Workshop on Agentic Engineering (AGENT 2026)