RAG / 检索增强生成

ARIA: Adaptive Retrieval Intelligence Assistant -- A Multimodal RAG Framework for Domain-Specific Engineering Education

ARIA：自适应检索智能助手——面向领域特定工程教育的多模态RAG框架

Yue Luo, Dibakar Roy Sarkar, Rachel Herring Sangree, Somdatta Goswami

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 ARIA通过多模态内容提取管道和e5-large-v2模型，实现领域特定工程教育的智能教学助手，展现高精度和教学一致性，验证了其在课程相关问题上的高准确率和响应质量。

Specializing Large Models for Oracle Bone Script Interpretation via Component-Grounded Multimodal Knowledge Augmentation

通过组件导向的多模态知识增强专门化大型模型进行甲骨文解读

Jianing Zhang, Runan Li, Honglin Pang, Ding Xia, Zhou Zhu, Qian Zhang, Chuntao Li, Xi Yang

机构 * College of Software, Jilin University（吉林大学软件学院） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院） ； School of Archaeology, Jilin University（吉林大学考古学院） ； Engineering Research Center of Knowledge-Driven Human-Machine Intelligence, MoE, China（教育部知识驱动人机智能工程研究中心） 纠错

专题命中 多模态RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出一种基于组件的多模态知识增强框架，利用视觉语言模型和语言模型代理进行组件识别与语义推理，通过专家标注的OB-Radix数据集提升甲骨文解读的精度与细节。

BRIDGE: Multimodal-to-Text Retrieval via Reinforcement-Learned Query Alignment

BRIDGE：通过强化学习查询对齐实现多模态到文本检索

Mohamed Darwish Mounis, Mohamed Mahmoud, Shaimaa Sedek, Mahmoud Abdalla, Mahmoud SalahEldin Kasem, Abdelrahman Abdallah, Hyun-Soo Kang

机构 * High institute for computer & information systems（高等计算机与信息系统学院） ； Chungbuk National University（忠北大学） ； Assiut University（艾斯尤特大学） ； University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 BRIDGE通过强化学习查询对齐模型和增强神经搜索检索器，解决多模态查询在文本库中的检索问题，实现优于多模态编码器的nDCG@10性能。

Comments Accepted at CVPR 2026 Workshop GRAIL-V