RAG / 检索增强生成

BalanceRAG: Joint Risk Calibration for Cascaded Retrieval-Augmented Generation

BalanceRAG: 为级联检索增强生成进行联合风险校准

Zijun Jia, Yuanchang Ye, Sen Jia, Yiyao Qian, Haoning Wang, Baojie Chen, Diyin Tang, Jinsong Yu, Zhiyuan Wang

机构 * Beihang University（北航） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Zhejiang University of Finance & Economics（浙江财经大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出BalanceRAG，一种用于级联检索增强生成的联合风险校准方法，通过在二维晶格上确定安全操作点，实现风险自适应的阈值校准，从而在控制系统级错误率的同时保留更多示例，并扩展到多风险校准。

Enabling Collaborative Parametric Knowledge Calibration for Retrieval-Augmented Vision Question Answering

使检索增强的视觉问答实现协作参数知识校准

Jiaqi Deng, Kaize Shi, Zonghan Wu, Huan Huo, Dingxian Wang, Guandong Xu

机构 * University of Technology Sydney（悉尼大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：retriever(abstract)；knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出了一种统一的检索增强视觉问答框架，通过协作参数知识校准来充分利用KB-VQA中的跨任务协同效应，从而提升问答准确性。

Comments 10 pages, 5 figures, Under Review

Journal ref Knowledge-Based Systems, 8 July 2026, Volume 346

Precision Tracked Transformer via Kalman Filtering, Kriging and Process Noise

通过卡尔曼滤波、克里格法和过程噪声的精确跟踪变压器

Bo Long, Deepak Agarwal, Jelena Markovic-Voronov, Yi Wang, Liuqing Li

机构 * LinkedIn Core AI（LinkedIn核心AI） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于贝叶斯滤波的变压器（BFT），通过引入精度权重的克里格法、自适应卡尔曼更新和动态模型，解决了传统变压器在处理不确定性方面的不足，提升了序列推荐和大语言模型在噪声环境下的鲁棒性。