RAG / 检索增强生成

NightFeats @ MMU-RAGent NeurIPS 2025: A Context-Optimized Multi-Agent RAG System for the Text-to-Text Track

NightFeats @ MMU-RAGent NeurIPS 2025: 面向文本到文本轨道的上下文优化多智能体RAG系统

Quentin Fever, Naziha Aslam

机构 * NightFeats 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 提出一种结构化多智能体RAG系统NightFeats，通过检索、策展和组合三阶段分解知识合成，引入时序语义重排序、矛盾协调和引用保留架构，在MMU-RAGent竞赛中超越商业基线。

Comments 5 pages, 1 figure, 1 table. NeurIPS 2025 Competition Track (MMU-RAGent). System developed October 2025

Energy-Efficient On-Device RAG on a Mobile NPU: System Design and Benchmark on Snapdragon X Elite

移动NPU上的能效型设备端RAG：Snapdragon X Elite系统设计与基准测试

Zhiyuan Cheng, Longying Lai

机构 * Qualcomm（高通） ； Snapdragon X Elite（骁龙X Elite） ； Dell XPS 13 laptop（戴尔XPS 13笔记本电脑） ； Qualcomm Hexagon NPU（高通Hexagon NPU） ； Adreno X1-85 纠错

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

AI总结 本文首次在Snapdragon X Elite的Hexagon NPU上实现端到端RAG流水线，通过对比CPU和GPU，NPU在嵌入吞吐量、系统能耗和查询延迟上分别提升9.1倍、降低12.3倍和4.0倍，且答案质量相当。

Comments 9 pages, 2 figures, 6 tables

VietMed-MCQ: A Consistency-Filtered Data Synthesis Framework for Vietnamese Traditional Medicine Evaluation

VietMed-MCQ：面向越南传统医学评估的一致性过滤数据合成框架

Huynh Trung Kiet, Dao Sy Duy Minh, Nguyen Dinh Ha Duong, Le Hoang Minh Huy, Long Nguyen, Dien Dinh

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

AI总结 提出基于检索增强生成和一致性过滤的VietMed-MCQ数据集，含3190道多选题，经专家验证准确率94.2%，基准测试显示通用模型优于越南语模型。

Comments The authors have withdrawn this article because the current version is still undergoing substantial revision. Several components of the data synthesis framework, consistency-filtering procedure, evaluation protocol, and experimental analysis are being refined and expanded. As a result, the current manuscript should not be considered a complete or final representation of the work

When Generic Prompt Improvements Hurt: Evaluation-Driven Iteration for LLM Applications

当通用提示改进有害：LLM应用的评估驱动迭代

Daniel Commey

机构 * Daniel Commey 纠错

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

AI总结 提出最小可行评估套件（MVES），通过结构化评估框架和本地复现实验，发现通用提示添加并非单调改进，强调评估驱动的提示迭代。

Comments Technical report. 42 pages, 3 figures. Code, test suites, and result logs: https://github.com/dcommey/llm-eval-benchmarking

Substrate Asymmetry in User-Side Memory: A Diagnostic Framework

用户侧记忆中的子模块不对称性：一个诊断框架

Youwang Deng

机构 * EpistemicaLab — Independent Research（EpistemicaLab — 独立研究） 纠错

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

AI总结 提出一个诊断框架，将LLM用户侧记忆分解为行为一致性、事实存在和事实缺失三个正交子模块，发现参数记忆与检索记忆在不同子模块上存在不对称性，且RLHF调优加剧了这种不对称性。

Comments Preprint. Code: https://github.com/EpistemicaLab/substrate-asymmetry-memory