RAG / 检索增强生成

Graph-R1: Towards Agentic GraphRAG Framework via End-to-end Reinforcement Learning

Graph-R1：通过端到端强化学习实现智能图RAG框架

Haoran Luo, Haihong E, Guanting Chen, Qika Lin, Yikai Guo, Fangzhi Xu, Zemin Kuang, Meina Song, Xiaobao Wu, Yifan Zhu, Luu Anh Tuan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title_cn,summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Graph-R1，首个通过端到端强化学习的智能图RAG框架，采用轻量知识超图构建、多轮智能体-环境交互检索和端到端奖励机制，在推理准确性、检索效率和生成质量上优于传统图RAG和强化学习增强RAG方法。

Comments Accepted by ICML 2026 main conference

Journal ref ICML 2026

BRAINCELL-AID: An Agentic AI Created Brain Cell Type Resource for Community Annotation

BRAINCELL-AID：用于社区注释的由AI代理创建的脑细胞类型资源

Rongbin Li, Wenbo Chen, Zhao Li, Rodrigo Munoz-Castaneda, Jinbo Li, Neha S. Maurya, Arnav Solanki, Huan He, Hanwen Xing, Meaghan Ramlakhan, Zachary Wise, Nelson Johansen, Zhuhao Wu, Hua Xu, Michael Hawrylycz, W. Jim Zheng

机构 * McWilliams School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校麦克威廉斯生物医学信息学学院） ； Appel Alzheimer’s Disease Research Institute, Feil Family Brain and Mind Research Institute, Weill Cornell Medicine（艾伯神经变性病研究机构、费尔家庭脑与心灵研究机构、韦尔·科恩医学中心） ； Department of Biomedical Informatics and Data Science, School of Medicine, Yale University（耶鲁大学医学院生物医学信息学与数据科学系） ； Allen Institute for Brain Science（艾伦脑科学研究所） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种多智能体AI系统BRAINCELL-AID，结合检索增强生成和自由文本描述与本体标签，实现对单细胞RNA测序数据中基因集注释的准确性和鲁棒性提升，并应用于小鼠脑细胞图谱的注释。

Comments 23 pages, 6 figures, 2 tables