RAG / 检索增强生成

Coverage, Not Averages: Semantic Stratification for Trustworthy Retrieval Evaluation

覆盖，而非平均：语义分层用于可信检索评估

Andrew Klearman, Radu Revutchi, Rohin Garg, Rishav Chakravarti, Samuel Marc Denton, Yuan Xue

机构 * Scale AI 纠错

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

AI总结 本文提出语义分层方法，通过构建可解释的实体聚类空间，解决检索评估中覆盖性和稳定性问题，提升评估的透明度和可信度。

To Know is to Construct: Schema-Constrained Generation for Agent Memory

知即建构：基于模式约束的代理记忆生成

Lei Zheng, Weinan Song, Daili Li, Yanming Yang

机构 * UnionPay（中国银联） 纠错

专题命中 RAG评测 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出SCG-MEM架构，通过模式约束生成实现记忆检索，避免结构幻觉并提升多跳推理能力，实验显示其在LoCoMo基准上表现优异。

Development and Preliminary Evaluation of a Domain-Specific Large Language Model for Tuberculosis Care in South Africa

针对南非结核病护理的领域专用大型语言模型的开发与初步评估

Thokozile Khosa, Olawande Daramola

机构 * University of Pretoria（南非大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种专门用于南非结核病护理的大型语言模型，通过量化低秩适应算法和图检索生成技术，提升了模型在结核病领域的上下文对齐能力。

Comments 12 pages, 2 figures, ICICT 2026 Conference

Context Attribution with Multi-Armed Bandit Optimization

基于多臂老虎机优化的上下文归因

Deng Pan, Keerthiram Murugesan, Ting Hua, Nuno Moniz, Nitesh Chawla

机构 * Lucy Family Institute for Data & Society, University of Notre Dame（数据与社会学院卢西家庭研究所，圣约翰大学） ； Department of Computer Science & Engineering, University of Notre Dame（计算机科学与工程系，圣约翰大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种将上下文归因问题建模为组合多臂老虎机问题的框架，利用线性汤普森采样高效识别关键上下文片段，减少模型查询次数，实验表明在多个问答基准上实现30%的查询减少同时保持归因质量。

Comments Accepted as a Findings paper at ACL 2026