RAG / 检索增强生成

CONCORD: Asynchronous Sparse Aggregation for Device-Cloud RAG under Document Isolation

CONCORD: 文档隔离下设备-云RAG的异步稀疏聚合

Xuedong Hu, Zhiqing Tang, Zhi Yao, Tian Wang, Weijia Jia

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； BNU-HKBU United International College（北师港浸大联合国际学院） ； University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳市大数据研究院） ； Guangdong Key Laboratory of Artificial Intelligence and Multi-Modal Data Processing（广东省人工智能与多模态数据处理重点实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对文档隔离的双端RAG中频繁同步和密集证据传输导致的吞吐量低问题，提出异步稀疏聚合框架CONCORD，通过等待债务控制和证书引导最小补充机制，在保持答案质量的同时大幅提升吞吐量并降低通信量。

Comments to be published in IEEE ICWS 2026

A RAG-Enhanced Bi-Level Cognitive Orchestration Framework for LEO Satellite Networks

一种面向LEO卫星网络的RAG增强双层认知编排框架

Yuhong Jiang, Zhishu Shen, Tong Yin, Qiushi Zheng, Yichao Jin, Fidan Mehmeti, Jiong Jin

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 针对LEO卫星网络中资源碎片化问题，提出RAG增强的双层认知编排框架，上层LLM利用离线专家知识库动态推断偏好权重，下层遗传调度器计算路由与任务卸载方案，在Walker-Delta网络测试中丢包率降低30.7%，能效提升30%，端到端时延降低8.5%。

SCAR: Semantic Continuity-Aware Retrieval for Efficient Context Expansion in RAG

SCAR: 语义连续性感知检索以实现RAG中的高效上下文扩展

Nathanaël Langlois

机构 * Horizon Flow 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 提出SCAR自适应检索策略，通过查询-邻居相关性与结构连续性惩罚的权衡，选择性扩展相邻块，在保持高召回率的同时显著减少token开销。

Comments 5 pages, 1 figure

Ricci-Filtration: Boosting Retrieval-Augmented Generation Reranker to Query-Answer Tasks by Discrete Ricci Flow

Ricci-Filtration：通过离散Ricci流提升检索增强生成重排序器在查询-答案任务中的性能

Tian Qin, Wei-Min Huang

机构 * Tian Qin（田琴） ； Wei-Min Huang（黄伟民） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(title)

AI总结 提出基于离散曲率和Ricci流的几何重排序增强方法Ricci-Filtration，通过建模查询与检索块为网络并利用曲率过滤噪声块，显著提升RAG生成性能。

Combining Retrieval-Augmented Text Generation with LLMs for Reading Content Recommendations

结合检索增强文本生成与大型语言模型的阅读内容推荐

Sooyeon Kim, Piotr S. Maciąg

机构 * Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology（计算机科学学院，华沙技术大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 提出结合检索增强生成（RAG）与大型语言模型的系统，通过四个模块实现个性化阅读内容生成，实验表明RAG将相关性和接地性提升26-35个百分点。

Understanding the Behaviors of Environment-aware Information Retrieval

理解环境感知的信息检索行为

Ruifeng Yuan, Chaohao Yuan, David Dai, Yu Rong, Hong Cheng, Hou Pong Chan, Chenghao Xiao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 通过强化学习使LLM适应不同检索器的查询策略，发现不同检索器偏好不同查询风格，并提出分支式滚动技术提升训练稳定性。

Comments ACL 2026 Main

Retrievable Gradients: Continual Post-Training Without Cumulative Weight Drift

可检索梯度：无累积权重漂移的持续后训练

Weihang Su, Jiacheng Kang, Jingyan Xu, Qingyao Ai, Jianming Long, Hanwen Zhang, Bangde Du, Xinyuan Cao, Min Zhang, Yiqun Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出ReGrad范式，将梯度作为可检索知识单元，通过元学习重塑文档梯度为通用适应信号，实现无权重漂移的可扩展参数知识注入。

Agentic Retrieval and Reinforcement Learned Equation Chains: A Controlled Generation Framework for Complex and Novel Physics Word Problems

智能检索与强化学习方程链：面向复杂新颖物理文字题的可控生成框架

Tirthankar Mittra

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出ARVRE两阶段框架，通过离线时序差分学习构建有效物理方程链，结合智能检索增强生成控制问题结构与难度，再由大语言模型生成自然语言问题，实现复杂、新颖且可解的物理文字题生成。

AI-Driven Framework for Adaptive Water Network Management with Proof-of-Concept Implementation: Addressing Non-Revenue Water in Jordan

基于AI的自适应水网管理框架及概念验证实施：解决约旦无收益水问题

Mohammed Fasha, Nahel Al-Maayta, Bilal Sowan, Mohammad Athamneh, Husam Barham

机构 * Jordan（约旦） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出集成EPANET水力建模、数字孪生、SCADA和LLM智能体的框架，通过实时数据与物理模拟结合实现异常检测与自适应决策，概念验证在约旦1164节点管网中实现2分钟内自动生成健康报告，爆管检测定位准确。

Journal ref 2026 2nd International Conference on Computational Intelligence Approaches and Applications (ICCIAA)

Semantics-Enhanced Retrieval-Augmented Time Series Forecasting

语义增强的检索增强时间序列预测

Shiqiao Zhou, Zipeng Wu, Holger Schöner, Edouard Fouché, IAG Wilson, Shuo Wang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； University of Montreal（蒙特利尔大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对非平稳性下仅靠时间序列相似性检索不足的问题，提出SERAF框架，通过双模态检索（时间序列及其自生成文本描述）联合利用历史模式，提升预测性能。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Forecasting as a New Frontier of Intelligence

CHILLGuard: Towards Fine-Grained Chinese LLM Safety Guardrail with Scalable Data Construction and Model-aware Preference Alignment

CHILLGuard：面向细粒度中文大语言模型安全护栏的可扩展数据构建与模型感知偏好对齐

Wenbo Yu, Bohua Wang, Hao Fang, Kuofeng Gao, Jingru Zeng, Xiaochen Yang, Tianyi Zhang, Xiaoxiao Ma, Jiawei Kong, Hao Wu, Bin Chen, Shu-Tao Xia, Min Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen ShenNong Information Technology Co., Ltd.（深圳神农信息技术有限公司） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对中文场景，提出细粒度风险分类体系（5大类31小类），通过可扩展数据构建管道生成高质量训练数据，并采用模型感知直接偏好优化训练CHILLGuard，在基准上F1分数提升15.92%。

Dr-DCI: Scaling Direct Corpus Interaction via Dynamic Workspace Expansion

Dr-DCI: 通过动态工作空间扩展实现直接语料交互的规模化

Yi Lu, Zhuofeng Li, Ping Nie, Haoxiang Zhang, Yuyu Zhang, Kai Zou, Wenhu Chen, Jimmy Lin, Dongfu Jiang, Yu Zhang

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Verdent AI ； Netmind AI 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出DR-DCI框架，将检索作为智能体可调用的动作来动态扩展本地工作空间，结合检索器的召回能力与DCI的局部操作精度，实现大规模语料上的高效搜索与验证。

Comments 25 pages, 4 figures, 22 tables

SPARK: Security Knowledge Priming and Representation-Guided Knowledge Activation for LLM-based Secure Code Generation

SPARK: 基于安全知识引导与表示激活的LLM安全代码生成

Xiaoyun Xu, Lichao Wu, Jona te Lintelo, Siyu Zhang, Stjepan Picek

机构 * Radboud University（拉德堡德大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Zagreb（扎格雷布大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SPARK方法，通过检索CWE条目并添加结构化提示激活模型内隐安全知识，结合预计算令牌偏置，无需重训练即可提升代码安全性。

Directory-Aware Query and Maintenance in Vector Databases

向量数据库中的目录感知查询与维护

Mengzhao Wang, Zheng Gong, Jingpei Hu, Jiajie Fu, Maojia Sheng, Junwen Chen, Yifan Zhu

专题命中 向量检索 ：vector search(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 针对向量数据库缺乏层次目录语义的问题，提出目录语义查询(DSQ)和目录语义维护(DSM)算子，并评估三种实现策略，其中基于Trie的层次索引(TrieHI)通过树遍历实现高效递归检索并降低维护成本。

PathRouter: Aligning Rewards with Retrieval Quality in Agentic Graph Retrieval-Augmented Generation

PathRouter: 在智能体图检索增强生成中对齐奖励与检索质量

Bo Wang, Heyan Huang, Yaolin Li, Wei Tang, Yuan Zhang, Wenbo Li, Mingze Gao, Ge Shi, Chong Feng

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(summary_cn,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(title)；分类 cs.CL

AI总结 针对智能体图RAG中答案路径奖励混淆和搜索更新模糊问题，提出PathRouter框架，通过路径感知训练联合评估答案正确性与证据路径重叠，并引入冻结金证据教师提供token级KL指导，在六个QA基准上显著提升F1和证据路径重叠。

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

SAG: 查询时动态超边的SQL检索增强生成

Yuchao Wu, Junqin Li, XingCheng Liang, Yongjie Chen, Yinghao Liang, Linyuan Mo, Guanxian Li

机构 * Zleap AI 纠错

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

AI总结 提出SAG架构，通过SQL查询动态构建局部超边索引，避免全局图维护，在多跳推理基准上达到最优召回率，支持亿级数据生产部署。

Overcoming the Impedance Mismatch: A Theoretical Roadmap for Fusing Foundation Models and Knowledge Graphs

克服阻抗不匹配：融合基础模型与知识图谱的理论路线图

Sahil Rajesh Dhayalkar

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 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 本文提出“阻抗不匹配”概念，形式化分析基础模型与知识图谱的结构与几何摩擦，通过三级层次分类揭示现有方法的局限，并给出理论路线图实现真正的语义融合。

Comments 12 pages. Accepted at the ACL 2026 4th Workshop on Towards Knowledgeable Foundation Models (https://openreview.net/forum?id=hXDYsNAq8m)

DYNA : Dynamic Episodic Memory Networks for Augmenting Large Language Models with Temporal Knowledge Graphs in Continuous Learning

DYNA：用于在持续学习中通过时间知识图谱增强大语言模型的动态情景记忆网络

Ali Sarabadani, Mahtab Tajvidiyan

机构 * Department of Computer Engineering and Information Technology, University of Qom（卡姆大学计算机工程与信息科技系） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出DYNA框架，通过时间知识图谱作为外部可更新记忆，增强冻结的大语言模型，在三个时间召回任务上减少约7%的灾难性遗忘并提升约5%的时间排序能力。

MAGE-RAG: Multigranular Adaptive Graph Evidence for Agentic Multimodal RAG in Long-Document QA

MAGE-RAG：面向长文档问答的多粒度自适应图证据多模态RAG

Yilong Zuo, Xunkai Li, Jing Yuan, Qiangqiang Dai, Hongchao Qin, Ronghua Li

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

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MAGE-RAG框架，通过离线构建包含页面和元素节点的证据图，在线自适应构建证据子图，平衡证据覆盖与噪声控制，在长文档多模态问答中取得最优性能。

Intelligent Multimodal Retrieval and Reasoning for Geospatial Knowledge Discovery on the I-GUIDE Platform

面向I-GUIDE平台地理空间知识发现的智能多模态检索与推理

Yunfan Kang, Erick Li, Furqan Baig, Wei Hu, Alexander Michels, Anand Padmanabhan, Shaowen Wang

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出I-GUIDE Smart Search系统，结合多模态索引与知识图谱的迭代RAG管道，实现地理空间异构数据的语义检索、图谱溯源和对话合成，在单A100部署下支持约100并发用户，提升检索覆盖与答案质量。

NeuroSymbolic AI for Legal AI-TRISM: Trustworthy, Reliable, Interpretable, Safe Models

面向法律AI-TRISM的神经符号AI：可信、可靠、可解释、安全模型

Deepa Tilwani, Yash Saxena, Ankur Padia, Srinivasan Parthasarathy, Manas Gaur

机构 * Department of Computer Science, AI Institute, University of South Carolina（南卡罗来纳大学计算机科学系，人工智能研究所） ； Department of Computer Science and Electrical Engineering, University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校计算机科学与电气工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对法律领域LLM缺乏可解释推理和易产生幻觉的问题，提出TRISM框架，融合神经符号AI与LLM，通过结构化法律知识集成和RAG验证机制提升模型可信度。

Privacy-Preserving Text Sanitization for Distributed Agents Collaboration via Disentangled Representations

基于解耦表示的分布式智能体协作隐私保护文本净化

Xuan Liu, Hefeng Zhou, Sicheng Chen, Chao Yang, Xingcheng Xu, Jingjing Qu, Jiong Lou, Jie LI, Xia Hu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出DiSan框架，通过解耦文本为任务语义和风格子空间，结合联邦原型对齐与对抗正则化，在分布式多智能体协作中实现隐私保护，显著降低风格归因和PII泄露。

Islamic Large Language Models: From Knowledge Acquisition to Trustworthy and Hallucination-Resistant AI

伊斯兰大语言模型：从知识获取到可信且抗幻觉的人工智能

Mohammed Amine Mouhoub

机构 * Paris Dauphine University（巴黎多芬纳大学） 纠错

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

AI总结 综述伊斯兰大语言模型领域，提出构建可信、抗幻觉的伊斯兰AI需结合阿拉伯语NLP、检索增强生成、教法学派推理及专家评估等关键技术。