RAG / 检索增强生成

Compliance-by-Construction Argument Graphs: Using Generative AI to Produce Evidence-Linked Formal Arguments for Certification-Grade Accountability

基于构造的合规性论证图：利用生成式AI生成证据关联的正式论证以实现认证级问责

Mahyar T. Moghaddam

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

AI总结 本文提出一种结合生成式AI与结构化正式论证表示的合规性架构，通过类型化论证图、检索增强生成、推理验证内核和溯源账本，确保论证的可验证性和可追溯性，防止不支持的主张进入决策记录。

Comments Accepted at FACCT 2026, IoT CPS Week

Document-Level Numerical Reasoning across Single and Multiple Tables in Financial Reports

跨单表和多表的财务报告中数字推理

Yi-Cheng Wang, Wei-An Wang, Chu-Song Chen

机构 * Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University（国立台湾大学资讯工程学系） ； FinTech Center, National Taiwan University（国立台湾大学金融科技中心） 纠错

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

AI总结 本文提出FinLongDocQA数据集，解决长文档中跨表数字推理问题，发现LLM在长文本中定位和多步计算时存在瓶颈，提出FinLongDocAgent多智能体方法提升可靠性。

Selective Forgetting for Large Reasoning Models

选择性遗忘用于大推理模型

Tuan Le, Wei Qian, Mengdi Huai

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种选择性遗忘框架，通过多语言模型分析推理轨迹，识别并替换敏感内容，以保护一般推理能力，同时解决大推理模型的知识泄露问题。

Applications of Large Language Models in Radiation Oncology: From Workflow Automation to Clinical Intelligence

大型语言模型在放射肿瘤学中的应用：从工作流自动化到临床智能

Yuzhen Ding, Jason Holmes, Yuexing Hao, Zhengliang Liu, Peilong Wang, Junjie Cui, Meiyun Cao, Caiwen Jiang, Shuoyang Wei, Lin Zhao, Chenbin Liu, Lian Zhang, Yunze Yang, Tianming Liu, Wei Liu

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

AI总结 本文探讨了大型语言模型在放射肿瘤学中的应用，包括工作流自动化、临床智能及决策支持，展示了其在标准化命名、注册管理及放疗计划评估中的核心贡献。

Graph-to-Frame RAG: Visual-Space Knowledge Fusion for Training-Free and Auditable Video Reasoning

图到帧RAG：面向无训练和可审计的视频推理的视觉空间知识融合

Songyuan Yang, Weijiang Yu, Ziyu Liu, Guijian Tang, Wenjing Yang, Huibin Tan, Nong Xiao

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,abstract)

AI总结 本文提出G2F-RAG，通过视觉空间知识融合提升视频推理的可解释性和效率，减少认知负担并保留可追溯的证据轨迹。

Comments Accepted at CVPR 2026. Camera-ready version

RAGRouter-Bench: A Dataset and Benchmark for Adaptive RAG Routing

RAGRouter-Bench：一种自适应RAG路由的数据库和基准测试

Ziqi Wang, Xi Zhu, Shuhang Lin, Haochen Xue, Minghao Guo, Yongfeng Zhang

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

AI总结 本文提出RAGRouter-Bench，首个用于自适应RAG路由的数据库和基准测试，通过整合查询-语料兼容性、细粒度语料指标和统一评估协议，系统评估生成质量和资源消耗，验证自适应路由在不同查询-语料上下文中的有效性。

Lightweight Query Routing for Adaptive RAG: A Baseline Study on RAGRouter-Bench

轻量级查询路由用于自适应RAG：对RAGRouter-Bench的基准研究

Prakhar Bansal, Shivangi Agarwal

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

AI总结 本文评估了轻量级分类器在RAGRouter-Bench上的路由效果，发现TF-IDF与SVM组合在宏平均F1值和准确率上表现最佳，同时实现token节省。

Comments 5 pages, 3 tables

Unmasking Hallucinations: A Causal Graph-Attention Perspective on Factual Reliability in Large Language Models

揭示幻觉：从因果图注意力视角探讨大语言模型中的事实可靠性

Sailesh kiran kurra, Shiek Ruksana, Vishal Borusu

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

AI总结 本文提出因果图注意力网络框架，通过构建token级图来减少大语言模型中的幻觉问题，提升事实可靠性。

Comments Paper accepted for publication at IEEE International Conference on Emerging Computing and Intelligent Technologies 2026 (ICoECIT),5 Pages,5 figures,1 table