RAG / 检索增强生成

Adaptive Defense Orchestration for RAG: A Sentinel-Strategist Architecture against Multi-Vector Attacks

面向多向攻击的RAG自适应防御编排：Sentinel-Strategist架构

Pranav Pallerla, Wilson Naik Bhukya, Bharath Vemula, Charan Ramtej Kodi

机构 * University of Hyderabad（Hyderabad大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Sentinel-Strategist架构，通过动态选择防御措施，在RAG系统中有效降低安全与效用的权衡，减少成员推断泄漏并恢复检索效用。

Comments 21 pages, 2 figures, 9 tables. Manuscript prepared for submission to ACM CCS

KGiRAG: An Iterative GraphRAG Approach for Responding Sensemaking Queries

KGiRAG：一种用于应答意义生成查询的迭代图RAG方法

Isabela Iacob, Melisa Marian, Gheorghe Cosmin Silaghi

机构 * Babe s -Bolyai University, Business Informatics Research Center, Cluj-Napoca, Romania 纠错

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

AI总结 本文提出KGiRAG，一种基于图的迭代RAG方法，通过反馈机制迭代优化输出，提升复杂查询的语义质量和相关性。

Comments Paper accepted at the 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, ICAART 2026

KompeteAI: Accelerated Autonomous Multi-Agent System for End-to-End Pipeline Generation for Machine Learning Problems

KompeteAI：面向机器学习问题端到端流水线生成的加速自主多智能体系统

Stepan Kulibaba, Artem Dzhalilov, Roman Pakhomov, Oleg Svidchenko, Alexander Gasnikov, Aleksei Shpilman

机构 * Research Center of the Artificial Intelligence Institute（人工智能研究所研究中心） ； Innopolis University（因诺波利斯大学） ； Sberbank of Russia（俄罗斯Sberbank） ； AI4S Center（AI4S中心） ； MIPT（莫斯科国立信息安全大学） ； Steklov Institute（斯捷克洛夫研究所） 纠错

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

AI总结 KompeteAI通过动态探索解决方案空间和整合RAG技术，提升了AutoML的探索效率与执行速度，实现6.9倍的流水线评估加速，并在MLE-Bench基准上超越主流方法3%。

Clinical Reasoning AI for Oncology Treatment Planning: A Multi-Specialty Case-Based Evaluation

肿瘤治疗规划的临床推理AI：多专科基于病例的评估

Philippe E. Spiess, Md Muntasir Zitu, Alison Walker, Daniel A. Anaya, Robert M. Wenham, Michael Vogelbaum, Daniel Grass, Ali-Musa Jaffer, Amod Sarnaik, Caitlin McMullen, Christine Sam, John V. Kiluk, Tianshi Liu, Tiago Biachi, Julio Powsang, Jing-Yi Chern, Roger Li, Seth Felder, Samuel Reynolds, Michael Shafique, Alison Sheehan, Ashley Layman, Cydney A. Warfield, Derrick Legoas, Jaclyn Parrinello, Jena Schmitz, Kevin Eaton, Mark Honor, Luis Felipe, Issam ElNaqa, Elier Delgado, Talia Berler, Rachael V. Phillips, Frantz Francisque, Carlos Garcia Fernandez, Gilmer Valdes

机构 * Moffitt Cancer Center and Research Institute（莫菲特癌症中心与研究学院） ； Innova Montréal Inc.（蒙特利尔创新公司） ； Oncobrain, Inc.（Oncobrain公司） ； Advanced Cancer Treatment Centers（先进癌症治疗中心） 纠错

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

AI总结 本文评估了OncoBrain在多专科病例中的表现，展示了其在肿瘤治疗规划中的准确性、安全性和实用性。

CI-Work: Benchmarking Contextual Integrity in Enterprise LLM Agents

CI-Work: 企业LLM代理中情境完整性基准测试

Wenjie Fu, Xiaoting Qin, Jue Zhang, Qingwei Lin, Lukas Wutschitz, Robert Sim, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 CI-Work基准测试评估企业LLM代理在密集检索中传达关键内容并隐藏敏感信息的能力，揭示隐私泄露普遍且高任务效用与隐私违规正相关，需转向以情境为中心的架构。

Journal ref The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL'2026) -- Industry Track