RAG / 检索增强生成

Cascading Hallucination in Agentic RAG: The CHARM Framework for Detection and Mitigation

智能体RAG中的级联幻觉：用于检测和缓解的CHARM框架

Saroj Mishra

机构 * University of North Dakota（北达科他大学） 纠错

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

AI总结 针对多步智能体RAG管道中早期错误传播并放大为最终错误输出的级联幻觉问题，提出CHARM框架，通过阶段级事实验证、跨阶段一致性跟踪、置信度传播监控和级联解析触发四个组件实现检测与缓解，在多个数据集上达到89.4%的级联检测率和82.1%的错误传播减少。

Revisiting Vul-RAG: Reproducibility and Replicability of RAG-based Vulnerability Detection with Open-Weight Models

重新审视Vul-RAG：基于RAG的漏洞检测的可复现性与可复制性——使用开放权重模型

Sabrina Kaniewski, Fabian Schmidt, Tobias Heer

机构 * Institute for Secure Networked Systems, Esslingen University（安全网络系统研究所，埃斯林根大学） ； Institute for Intelligent Systems, Esslingen University（智能系统研究所，埃斯林根大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过本地部署和多种开放权重模型，复现并扩展了Vul-RAG框架，发现其性能存在约0.30成对准确率的上限，且模型能力提升无法显著改善性能。

Comments Accepted at AI&CCPS 2026 workshop, co-located with the 21st International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES 2026). This is the authors' preprint version

Extending AI for Research to the Humanities: A Multi-Agent Framework for Evidence-Grounded Scholarship

将人工智能研究扩展到人文学科：一个用于证据基础学术的多智能体框架

Yating Pan, Jiajun Zhang, Jun Wang, Qi Su

机构 * Department of Information Management（信息管理系） ； Research Center for Digital Humanities（数字人文研究中心） ； School of Foreign Languages（外国语言学院） ； Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出SPIRE多智能体框架，通过将人文学科操作建模为协作智能体角色，结合多尺度细读检索，实现基于证据的论证，在古典文献基准上优于现有方法。

Comments 28 pages, 3 figures. Code, data catalogues, and reproduction scripts: https://github.com/YatingPan/SPIRE. Lead corresponding author: Jun Wang; corresponding author: Qi Su

MemoNoveltyAgent: A Historical Research Memory-Aware Agent Workflow for Paper Novelty Assessment

MemoNoveltyAgent：一种用于论文新颖性评估的历史研究记忆感知智能体工作流

Jiajun Hou, Hexuan Deng, Wenxiang Jiao, Xuebo Liu, Xiaopeng Ke, Derek F. Wong, Min Zhang

机构 * Institute of Computing and Intelligence, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（计算与智能研究院，哈尔滨工业大学深圳校区，中国） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； NLP 2 CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau, China（自然语言处理2实验室，计算机与信息科学系，澳门大学，中国） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出MemoNoveltyAgent多智能体系统，通过分层抽象记忆、细粒度新颖点分解和自验证机制，生成忠实的新颖性报告，在评估中比GPT-5 DeepResearch提升13.69%。