RAG / 检索增强生成

MEG-RAG: Quantifying Multi-modal Evidence Grounding for Evidence Selection in RAG

MEG-RAG: 多模态证据 grounding 的量化研究以提升 RAG 中的证据选择

Xihang Wang, Zihan Wang, Chengkai Huang, Quan Z. Sheng, Lina Yao

机构 * Institute for Clarity in Documentation（清晰文档研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（巴黎- Rocquencourt 国家信息与自动化研究所） ； Rajiv Gandhi University（拉吉夫·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒尔研究实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； CSIRO’s Data61（CSIRO 数据61） 纠错

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

AI总结 本文提出 MEG-RAG 框架，通过语义感知的多模态证据 grounding 方法提升 RAG 中的证据选择准确性与多模态一致性。

NeocorRAG: Less Irrelevant Information, More Explicit Evidence, and More Effective Recall via Evidence Chains

NeocorRAG：通过证据链减少无关信息，提高明确证据和回忆效果

Shiyao Peng, Qianhe Zheng, Zhuodi Hao, Zichen Tang, Rongjin Li, Qing Huang, Jiayu Huang, Jiacheng Liu, Yifan Zhu, Haihong E

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 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 NeocorRAG通过证据链系统挖掘和利用，实现检索质量的全面优化，提升召回效果并减少无关信息，取得SOTA性能。

Comments Accepted to WWW 2026

Journal ref Proc. ACM Web Conf. 2026, pages 1899-1910

OpenClassGen: A Large-Scale Corpus of Real-World Python Classes for LLM Research

OpenClassGen: 一个大规模的真实世界Python类语料库用于大语言模型研究

Musfiqur Rahman, SayedHassan Khatoonabadi, Emad Shihab

机构 * Concordia University（康科德大学） 纠错

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

AI总结 OpenClassGen提供324,843个Python类的语料库，用于评估大语言模型的代码生成能力，通过类骨架和静态代码度量指标，支持多种应用场景。

Comments This paper has been accepted for publication at the 30th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE 2026) AI models/data track