RAG / 检索增强生成

DIVERGE: Diversity-Enhanced RAG for Open-Ended Information Seeking

DIVERGE: 面向开放式信息检索的多样性增强RAG

Tianyi Hu, Niket Tandon, Akhil Arora

机构 * Aarhus University（奥胡斯大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有RAG系统忽略开放式信息检索中多样性需求的问题，提出Diverge框架，通过迭代反思引导的多样化视角探索和多样性感知检索支持，在保持质量的同时将多样性提升约2倍。

Document-Authored Control-Signal Impersonation: A Low-Cost Indirect Prompt Attack on RAG Safety Boundaries

文档作者控制信号冒充：对RAG安全边界的低成本间接提示攻击

Jianguo Zhu

机构 * Chengdu University of Information Technology（成都信息工程大学） 纠错

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

AI总结 研究检索增强生成系统中文档文本冒充控制信号的安全漏洞，提出非命令式间接注入攻击方法DACSI，并在多个模型上验证其有效性。

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Linguistic Nepotism: Trading-off Quality for Language Preference in Multilingual RAG

语言裙带关系：多语言RAG中为语言偏好牺牲质量

Dayeon Ki, Marine Carpuat, Paul McNamee, Daniel Khashabi, Eugene Yang, Dawn Lawrie, Kevin Duh

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究多语言RAG系统中模型对英语源文档的偏好，发现模型会牺牲文档相关性以迎合语言偏好，尤其在低资源语言中更明显。

Comments ICML 2026 Spotlight

Development and Evaluation of a Retrieval-Augmented Generation Tool for Creating SAPPhIRE Models of Artificial Systems

SAPPhIRE人工系统模型创建工具的开发与评估

Anubhab Majumder, Kausik Bhattacharya, Amaresh Chakrabarti

机构 * Department of Design and Manufacturing, Indian Institute of Science（设计与制造系，印度科学研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于检索增强生成的工具，用于创建SAPPhIRE因果模型的人工系统模型，通过评估工具在事实准确性和可靠性方面的表现，提升系统设计类比支持能力。

Comments This paper has been accepted for presentation at the 10th International Conference on Research Into Design, 2025

Discourse-Role Labels as Presentation-Time Variables for Context Use in Language Models

话语角色标签作为语言模型上下文使用的呈现时间变量

Jianguo Zhu, Xiangmei Li, Wenjie Liu

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

AI总结 通过固定内容探针实验，研究不同话语角色标签（如Instruction、Reference、Example）如何影响语言模型对误导信息的采纳率，发现标签可导致采纳率变化56-84个百分点，并建议上下文利用和RAG基准应报告和控制包装标签。

Comments Revised version with updated author information, added clean baselines, clarified evaluation metrics, and tightened discussion of context-augmented settings

Generalized Rank-based Evaluation for Knowledge Graph Completion: Perspectives, Framework, and Analyses

基于排序的知识图谱补全广义评估：视角、框架与分析

Sooho Moon, Jian Kang, Yunyong Ko

机构 * Chung-Ang University（中央大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 针对现有评估指标忽视预测锐度与流行偏差鲁棒性的问题，提出广义评估框架PROBE，通过排序变换器和排序聚合器实现更全面、灵活且一致的模型评估。

Comments 25 pages, 12 figures, 5 tables

Efficient and Scalable Provenance Tracking for LLM-Generated Code Snippets

高效可扩展的LLM生成代码片段溯源追踪

Andrea Gurioli, Davide D'Ascenzo, Federico Pennino, Maurizio Gabbrielli, Stefano Zacchiroli

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：vector search(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 提出混合两阶段溯源追踪流水线HYBRIDSOURCETRACKER，结合向量搜索与指纹匹配，实现LLM生成代码的高效、可扩展溯源。