RAG / 检索增强生成

Diagnosing LLM Arbitration Behavior over Pre-evidence Epistemic States in RAG-based Fact-Checking

诊断基于RAG的事实核查中LLM对证据前认知状态的仲裁行为

Yuxi Sun, Wenbo Shang, Wei Gao, Xin Huang, Jing Ma

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Singapore Management University（新加坡 Management 大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出PAVE测试平台，通过将LLM验证器分为四种认知状态，评估其在检索增强生成事实核查中仲裁参数知识与检索证据的能力，发现不可靠且高度依赖模型的仲裁行为，并提出轻量级JSD测试时仲裁方法。

Comments Accepted to ACL-2026 Findings (voluntarily withdraw)

MCERF: Advancing Multimodal LLM Evaluation of Engineering Documentation with Enhanced Retrieval

MCERF：通过增强检索推进工程文档的多模态大语言模型评估

Kiarash Naghavi Khanghah, Hoang Anh Nguyen, Anna C. Doris, Amir Mohammad Vahedi, Daniele Grandi, Faez Ahmed, Hongyi Xu

机构 * School of Mechanical, Aerospace, and Manufacturing Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT 06269（机械、航空航天与制造工程学院，康涅狄格大学，斯托尔斯，CT 06269） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA（机械工程系，麻省理工学院，剑桥，MA 02139，美国） 纠错

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

AI总结 提出MCERF框架，结合多模态检索器ColPali与大语言模型推理，通过混合查找、视觉文本融合、高推理和自一致性决策等策略，在DesignQA基准上实现平均准确率相对提升41.1%，无需完整规则书摄入即可处理工程文档中的多模态问答。

Automated Root-Cause Subclassification and No-Code Fix Generation for Invalid Bug Reports

自动化无效bug报告的根因子类划分及无代码修复生成

Mahmut Furkan Gon, Emre Dinc, Tevfik Emre Sungur, Eray Tuzun

机构 * Department of Computer Engineering, Bilkent University（计算机工程系，比尔肯特大学） 纠错

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

AI总结 本研究旨在引入一个标准化的根因导向的无效bug报告子类划分体系，并通过实验测试不同方法在无效子类划分和无代码修复生成中的准确性。研究还分析了不同配置在我们创建的黄金标准基准上的表现。

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