RAG / 检索增强生成

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。

FasterPy: An LLM-based Code Execution Efficiency Optimization Framework

FasterPy：基于大语言模型的代码执行效率优化框架

Yue Wu, Minghao Han, Ruiyin Li, Peng Liang, Amjed Tahir, Zengyang Li, Qiong Feng, Mojtaba Shahin

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机学院） ； School of Mathematical and Computational Sciences, Massey University（梅西大学数学与计算科学学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央中国师范大学计算机学院） ； School of Computer Science, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工大学计算技术学院） 纠错

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

AI总结 提出FasterPy框架，结合检索增强生成（RAG）和低秩适应（LoRA）技术，利用大语言模型自动优化Python代码执行效率，在PIE基准上超越现有方法。

Comments 38 pages, 5 images, 14 tables, Manuscript revision submitted to a Journal (2026)

Ablation Study of a Fairness Auditing Agentic System for Bias Mitigation in Early-Onset Colorectal Cancer Detection

公平性审计代理系统在早发性结直肠癌检测中缓解偏见的消融研究

Amalia Ionescu, Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Emily F. Wong, Paul Wang, Jason H. Moore, Tiffani J. Bright

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

AI总结 提出双代理架构（领域专家代理+公平性顾问代理），通过消融实验比较不同配置下大语言模型在公平性审计中的表现，发现带RAG的代理系统在识别差异方面语义相似度最高。

Introducing A Bangla Sentence - Gloss Pair Dataset for Bangla Sign Language Translation and Research

介绍一个孟加拉语句子- gloss配对数据集用于孟加拉语手语翻译和研究

Neelavro Saha, Rafi Shahriyar, Nafis Ashraf Roudra, Saadman Sakib, Annajiat Alim Rasel

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（Bangladesh University of Engineering and Technology计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文介绍了一个包含1000个人工标注句子- gloss配对的新数据集Bangla-SGP，通过规则基于的检索增强生成管道生成约3000个合成配对，用于孟加拉语手语翻译和研究。

Journal ref Proceedings of the Fifteenth Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2026), pp. 10457-10466, ELRA, Palma, Mallorca, Spain, May 2026

MedAI: Evaluating TxAgent's Therapeutic Agentic Reasoning in the NeurIPS CURE-Bench Competition

MedAI: 评估 TxAgent 在 NeurIPS CURE-Bench 竞赛中的治疗性智能推理

Tim Cofala, Christian Kalfar, Jingge Xiao, Johanna Schrader, Michelle Tang, Wolfgang Nejdl

机构 * L3S Research Center（L3S研究中心） 纠错

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

AI总结 本文介绍 TxAgent，一种通过迭代检索增强生成和统一生物医学工具集进行治疗决策的智能AI方法，并在CURE-Bench竞赛中评估其推理质量，通过改进工具检索策略提升性能，荣获开放科学卓越奖。

Comments 7 pages, 3 figures

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。