RAG / 检索增强生成

Agile Story-Point Estimation: Is RAG a Better Way to Go?

敏捷故事点估计：RAG是否是更好的方法？

Lamyea Maha, Tajmilur Rahman, Chanchal Roy

机构 * University of Saskatchewan（萨斯喀彻温大学） ； Gannon University（甘农大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨利用RAG技术自动化敏捷开发中的故事点估计，分析检索参数、项目规模及嵌入模型对准确率的影响，发现RAG在部分情况下表现更优，但整体差异不显著，需进一步优化。

Journal ref ICPC 2026

Scaling DPPs for RAG: Density Meets Diversity

在RAG中扩展DPPs：密度与多样性

Xun Sun, Baiheng Xie, Li Huang, Qiang Gao

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ScalDPP，通过轻量级P-Adapter整合DPPs，实现RAG中密度与多样性的联合优化，通过DML损失确保互补证据链的优先级，实验验证其有效性。

Contradictions in Context: Challenges for Retrieval-Augmented Generation in Healthcare

上下文中的矛盾：医疗领域检索增强生成的挑战

Saeedeh Javadi, Sara Mirabi, Manan Gangar, Bahadorreza Ofoghi

机构 * Deakin University（迪肯大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了在医疗领域使用检索增强生成方法时，源文档中过时或矛盾信息对模型性能的影响，提出了一个基准数据集并分析了不同LLM的表现。

SPARK-IL: Spectral Retrieval-Augmented RAG for Knowledge-driven Deepfake Detection via Incremental Learning

SPARK-IL：基于频谱检索的增强型RAG用于通过增量学习的知识驱动深度伪造检测

Hessen Bougueffa Eutamene, Abdellah Zakaria Sellam, Abdelmalik Taleb-Ahmed, Abdenour Hadid

机构 * Univ. Polytechnique Hauts-de-France（上法兰西理工大学） ； Institute of Applied Sciences and Intelligent Systems – Lecce（应用科学与智能系统研究所（莱切）） ； Department of Innovation Engineering, University of Salento（萨伦托大学创新工程系） ； Sorbonne Center for Artificial Intelligence, Sorbonne University Abu Dhabi（索邦大学阿布扎比分校索邦人工智能中心） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title)

AI总结 本文提出SPARK-IL框架，结合双路径频谱分析与增量学习，利用冻结的ViT-L/14编码器生成语义表示，并通过频谱嵌入融合与残差连接实现跨生成器检测，达到94.6%的准确率。

MemMachine: A Ground-Truth-Preserving Memory System for Personalized AI Agents

MemMachine：一种保持事实真实性的记忆系统用于个性化AI代理

Shu Wang, Edwin Yu, Oscar Love, Tom Zhang, Tom Wong, Steve Scargall, Charles Fan

机构 * MemVerge, Inc.（MemVerge公司） 纠错

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

AI总结 MemMachine是一种开源记忆系统，通过整合短期、长期事件和用户档案记忆，实现事实真实性保护，提升多会话交互的准确性和效率。

Comments 18 pages, 16 tables, 3 figures

An AI Teaching Assistant for Motion Picture Engineering

为电影工程专业设计的AI助教

Deirdre O'Regan, Anil C. Kokaram

机构 * Trinity College Dublin（都柏林圣三一大学） 纠错

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

AI总结 本文介绍基于RAG技术的AI助教在电影工程硕士课程中的应用，通过实验证明其在教学环境中的有效性，并展示学生反馈和评估结果。

Comments Accepted for publication in IEEE Signal Processing Magazine

Beyond Retrieval: Modeling Confidence Decay and Deterministic Agentic Platforms in Generative Engine Optimization

超越检索：在生成引擎优化中建模置信度衰减与确定性代理平台

XinYu Zhao, ChengYou Li, XiangBao Meng, Kai Zhang, XiaoDong Liu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Yishu Research（艺树研究） ； Fukuoka Institute of Technology（福冈工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过确定性多代理意图路由替代传统检索增强生成方法，建模置信度衰减并构建代理信任经纪生态系统，实验证明显著降低垂直任务幻觉率。

AICCE: AI Driven Compliance Checker Engine

AICCE：基于人工智能的合规检查引擎

Mohammad Wali Ur Rahman, Martin Manuel Lopez, Lamia Tasnim Mim, Carter Farthing, Julius Battle, Kathryn Buckley, Salim Hariri

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； Avirtek, Inc.（Avirtek公司） ； Joint Interoperability Test Command (JITC), United States Department of Defense（美国国防部联合互操作性测试司令部） 纠错

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

AI总结 本文提出AICCE，一种结合双架构推理与检索增强生成的新型生成系统，用于自动化IPv6合规性验证，通过语义编码提升检测精度，实现99%的准确率和F1分数。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Artificial Intelligence

RAGnaroX: A Secure, Local-Hosted ChatOps Assistant Using Small Language Models

RAGnaroX：一种使用小型语言模型的安全、本地托管的ChatOps助手

Benedikt Dornauer, Mircea-Cristian Racasan

机构 * University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） ； c.c.com Moser GmbH（c.c.com Moser有限公司） 纠错

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

AI总结 RAGnaroX是一种基于本地硬件的高效ChatOps助手，采用Rust实现，提供可审计的本地解决方案，通过模块化数据摄入、混合检索和函数调用实现灵活安全的部署。

Gaussian mixture models as a proxy for interacting language models

高斯混合模型作为交互语言模型的代理

Edward L. Wang, Mohammad Sharifi Kiasari, Tianyu Wang, Hayden Helm, Avanti Athreya, Carey Priebe, Vince Lyzinski

机构 * Helivan Research 纠错

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

AI总结 本文提出交互高斯混合模型作为交互语言模型的代理，通过构建具有类RAG更新机制的模型，展示其在低计算成本下模拟交互语言模型的反馈过程，并提供理论分析。

Reimagining RAN Automation in 6G: An Agentic AI Framework with Hierarchical Online Decision Transformer

重新构想6G中的RAN自动化：一种带有分层在线决策变压器的代理AI框架

Md Arafat Habib, Medhat Elsayed, Majid Bavand, Pedro Enrique Iturria Rivera, Yigit Ozcan, Melike Erol-Kantarci

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

AI总结 本文提出了一种基于代理AI的无线网络框架，利用分层在线决策变压器协调多个代理，实现资源分配、网络应用编排和自愈功能，提升网络性能和能效。

Comments Paper currently under review (IEEE TNSE). Contents of this work may change at any time without notice. This is the author's preliminary version

Align then Train: Efficient Retrieval Adapter Learning

对齐后再训练：高效的检索适配学习

Seiji Maekawa, Moin Aminnaseri, Pouya Pezeshkpour, Estevam Hruschka

机构 * Megagon Labs（Megagon实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Efficient Retrieval Adapter框架，通过自监督对齐和监督适应两阶段训练，解决复杂查询与简单文档之间的检索不匹配问题，提升低标注场景下的检索性能。

Cite Pretrain: Retrieval-Free Knowledge Attribution for Large Language Models

Cite Pretrain: 无需检索的知识归因于大语言模型

Yukun Huang, Sanxing Chen, Jian Pei, Manzil Zaheer, Bhuwan Dhingra

机构 * Duke University（杜克大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 本文提出CitePretrainBench基准，通过修改训练过程使大语言模型在无检索情况下可靠归因于训练期间看到的文档。通过两阶段方法提升模型在短形式和长形式引用任务中的表现，实验显示Active Indexing在多个任务和模型中均取得30.2%的引用精度提升。

AI Trust OS -- A Continuous Governance Framework for Autonomous AI Observability and Zero-Trust Compliance in Enterprise Environments

AI信任操作系统——面向企业环境的连续治理框架：自主AI可观测性和零信任合规性

Eranga Bandara, Asanga Gunaratna, Ross Gore, Abdul Rahman, Ravi Mukkamala, Sachin Shetty, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Peter Foytik, Safdar H. Bouk, Xueping Liang, Amin Hass, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa

机构 * Old Dominion University（欧道明大学） ； AI Motion Labs（AI Motion实验室） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Colombo（科伦坡大学） ； Accenture Technology Labs（埃森哲技术实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AI Trust OS，通过持续自主AI可观测性和零信任合规性框架，解决企业环境中AI系统治理问题，基于 telemetry 驱动的架构实现持续合规验证。

Springdrift: An Auditable Persistent Runtime for LLM Agents with Case-Based Memory, Normative Safety, and Ambient Self-Perception

Springdrift：一种可审计的持久运行时用于LLM代理，具备基于案例的记忆、规范安全性和环境自我感知

Seamus Brady

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

AI总结 Springdrift通过可审计的执行子系统、基于案例的记忆层和规范安全机制，实现了LLM代理在跨会话任务连续性和环境自我感知方面的突破，展示了无显式指令下的自主诊断能力。

Mixture-of-Retrieval Experts for Reasoning-Guided Multimodal Knowledge Exploitation

基于推理引导的多模态知识利用的检索专家混合

Chunyi Peng, Zhipeng Xu, Zhenghao Liu, Yishan Li, Yukun Yan, Shuo Wang, Yu Gu, Minghe Yu, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MoRE框架，通过动态选择检索专家提升多模态大语言模型的知识利用效率，实验表明在开放领域问答基准上性能提升超过7%。

ExpressEdit: Fast Editing of Stylized Facial Expressions with Diffusion Models in Photoshop

ExpressEdit: 在Photoshop中使用扩散模型快速编辑风格化面部表情

Kenan Tang, Jiasheng Guo, Jeffrey Lin, Yao Qin

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 ExpressEdit通过开放源代码的Photoshop插件，实现快速且无伪影的风格化面部表情编辑，结合Liquify等原生功能，提升编辑效率与艺术创作灵活性。

Comments Accepted to CVPR 2026 Workshop on Generative AI for Storytelling (AISTORY)

Optimizing LLM Prompt Engineering with DSPy Based Declarative Learning

基于DSPy的声明式学习优化大语言模型提示工程

Shiek Ruksana, Sailesh Kiran Kurra, Thipparthi Sanjay Baradwaj

机构 * Vasavi College of Engineering（瓦萨维工程学院） ； Amazon（亚马逊） ； Texas（德克萨斯州） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出基于DSPy的声明式学习方法，通过符号规划、无梯度优化和自动模块重写提升提示优化的可靠性、效率和泛化能力，实验显示事实准确率提升30-45%，幻觉率降低25%。

Comments Best paper Award ,IEEE International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics (ESCI) Pune, India. Mar 11-13, 2026

From UI to Code: Mobile Ads Detection via LLM-Unified Static-Dynamic Analysis

从UI到代码：通过LLM统一的静态-动态分析进行移动广告检测

Shang Ma, Wei Cheng, Yanfang Ye, Xusheng Xiao

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出ADWISE框架，通过结合静态分析和LLM引导的UI结构、应用语义及检索类比，有效检测移动广告。实验表明，ADWISE在广告widget检测上优于现有方法25.60%，并发现更多广告违规情况。

SASAV: Self-Directed Agent for Scientific Analysis and Visualization

SASAV：面向科学分析和可视化的自主代理

Jianxin Sun, David Lenz, Tom Peterka, Hongfeng Yu

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)

AI总结 本文提出SASAV，首个无需外部提示或人类在环反馈的自主AI代理，可自动执行科学数据分析并生成有洞察力的可视化，推动AI for Science加速大规模科学发现。