RAG / 检索增强生成

Large Language Models to Enhance Business Process Modeling: Past, Present, and Future Trends

大语言模型增强业务流程建模：过去、现在与未来趋势

João Bettencourt, Sérgio Guerreiro

机构 * INESC-ID 纠错

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

AI总结 本文综述了利用大语言模型进行自然语言到BPMN流程模型转换的AI方法，分析了从规则基础到LLM架构的转变，指出语义正确性、评估碎片化等挑战，并提出未来研究方向。

Comments 27 pages, 2 images, 1 table

Beyond Arrow's Impossibility: Fairness as an Emergent Property of Multi-Agent Collaboration

超越阿罗不可能定理：公平性作为多智能体协作的涌现属性

Sayan Kumar Chaki, Antoine Gourru, Julien Velcin

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文探讨多智能体协作中公平性的涌现特性，通过医院急诊框架实验发现，智能体间的互动能产生比单一模型更公平的分配结果，揭示了公平性作为系统属性而非个体属性的机制。

Automatically Inferring Teachers' Geometric Content Knowledge: A Skills Based Approach

自动推断教师的几何内容知识：基于技能的方法

Ziv Fenigstein, Kobi Gal, Avi Segal, Osama Swidan, Inbal Israel, Hassan Ayoob

机构 * Ben-Gurion University, Israel（本古里安大学，以色列） ； University of Edinburgh, U.K.（爱丁堡大学，英国） 纠错

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

AI总结 本文提出基于技能的自动化方法，利用大语言模型对教师的Van Hiele几何推理水平进行分类，通过整合显式技能信息提升分类准确率，为大规模评估教师几何知识提供理论支持。

Comments The work is accepted for publication as a full paper (Main Track) at the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2026)

A Unified HI Rotation Curve Corpus for Computational Astrophysics: 438 Galaxies from SPARC, THINGS, LITTLE THINGS, and WALLABY DR2

为计算天文学构建统一的HI旋转曲线数据集：来自SPARC、THINGS、LITTLE THINGS和WALLABY DR2的438个星系

David C. Flynn

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

AI总结 本文提出一个统一的HI旋转曲线数据集，包含423个星系的8963个空间分辨测量，用于传统分析和LLM检索增强生成。

Comments 18 pages, 3 figures, 3 tables. Data available at https://zenodo.org/records/19563417. Submitted to Astronomy and Computing

Knowledge Compounding: An Empirical Economic Analysis of Self-Evolving Knowledge Wikis under the Agentic ROI Framework

知识叠加：基于代理ROI框架的自演化知识维基的实证经济分析

Shuide Wen, Beier Ku

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

AI总结 本文基于代理ROI框架，提出知识叠加概念，并通过实验验证其在LLM代理实证经济学中的有效性，揭示了知识叠加对经济效率的提升机制。

Comments 27 pages, 6 figures, 4 tables, 17 references. Includes empirical data from the Qing Claw open-source multi-agent framework and a 30-day calibrated projection (deterministic seed = 42, fully reproducible). JEL: C63, D24, O33, L86

GraphScout: Empowering Large Language Models with Intrinsic Exploration Ability for Agentic Graph Reasoning

GraphScout: 通过内在探索能力增强大语言模型以实现代理图推理

Yuchen Ying, Weiqi Jiang, Tongya Zheng, Yu Wang, Shunyu Liu, Kaixuan Chen, Mingli Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou City University（杭州市大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 GraphScout通过灵活的图探索工具，使模型自主生成结构化训练数据，从而在无需人工标注的情况下提升大语言模型的图推理能力，实验显示其在多个领域表现优异。