RAG / 检索增强生成

CRAFT: Training-Free Cascaded Retrieval for Tabular QA

CRAFT：无训练 cascaded 检索用于表格问答

Adarsh Singh, Kushal Raj Bhandari, Jianxi Gao, Soham Dan, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦塞拉尔理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 知识库问答 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 CRAFT 提出了一种无训练 cascaded 检索方法，通过稀疏检索模型筛选候选表格后，再用密集模型进行重排序，提升检索质量并在 NQ-Tables 和 OTT-QA 数据集上表现优异。

Comments Accepted to ACL 2026 Mains

Progressive Multimodal Search and Reasoning for Knowledge-Intensive Visual Question Answering

逐步多模态搜索与推理用于知识密集型视觉问答

Changin Choi, Wonseok Lee, Jungmin Ko, Wonjong Rhee

机构 * Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence（人工智能交叉学科项目） ； Department of Intelligence and Information（智能与信息系） ； Samsung Advanced Institute of Technology（三星先进技术研究院） 纠错

专题命中 知识库问答 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PMSR框架，通过逐步构建结构化推理轨迹提升知识获取与综合能力，实验显示在六个基准测试中提升了检索召回率和端到端回答准确性。