RAG / 检索增强生成

VISTA Architect: A graph database-oriented health AI system demonstrated in multidisciplinary tumor boards

VISTA Architect：一种面向图数据库的健康AI系统，在多学科肿瘤委员会中展示

Tuomo Kiiskinen, Jason Fries, Philip Adamson, David Wu, Timothy John Ellis-Caleo, Aaron Fanous, Balasubramanian Narasimhan, Joel Neal, Sylvia Plevritis, Manuel A. Rivas

机构 * Department of Biomedical Data Science, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院生物医学数据科学系） ； Department of Medicine, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院医学系） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出VISTA Architect架构，通过图数据库和LLM将EHR转化为持久知识图谱，解决长上下文提示和RAG的时序缺失与高成本问题，在胸科肿瘤委员会中实现96.4%准确率。

Comments 22 pages, 4 figures, 6 tables; includes Supplementary Information. Code: https://github.com/VISTA-Stanford/vista-architect (tag v0.1.0-preprint, commit 8837d44)

Anything2Skill: Compiling External Knowledge into Reusable Skills for Agents

Anything2Skill: 将外部知识编译为智能体的可复用技能

Qianjun Pan, Yutao Yang, Junsong Li, Jie Zhou, Kai Chen, Xin Li, Qin Chen, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出Anything2Skill框架，将异构外部知识编译为可复用、可检索、可执行的技能，结合RAG显著提升智能体任务成功率。

Context-Aware Generative AI for Automated Telecom Test Script Generation

上下文感知的生成式AI用于自动化电信测试脚本生成

Gautam Prasad, Chandramohan T. N., Joy Bose

机构 * Ericsson R&D Bangalore（爱立信印度班加罗尔研发中心） 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 提出一种上下文感知的生成式AI框架，通过实时知识图谱和增量引擎检测变化，仅更新受影响的测试，减少人工并加速测试周期。

LLM-assisted gNB Parameter Configuration for Radio Access Network

LLM辅助的无线接入网gNB参数配置

Yao-Cong Dong, Maria Amparo Canaveras Galdon, Ari Uskudar, Kuntal Chowdhury, Edwin K. P. Chong, Ray-Guang Cheng

机构 * Dept. of Electronic and Computer Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taiwan（电子与计算机工程系，台湾科技大学） ； NVIDIA, USA（NVIDIA公司） ； Colorado State University, USA（科罗拉多州立大学） 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 提出LLM辅助框架，通过合成数据生成和微调，自动从错误日志中生成正确的gNB参数配置，在OAI测试中准确率达92.7%。

Predicate Importance Estimation and Decoupled Rationale-Score Distillation for Entity Alignment

谓词重要性估计与解耦理由-分数蒸馏用于实体对齐

Keunha Kim, Yoonjin Jang, Hyeon-gu Lee, Sihyung Kim, Youngjoong Ko

机构 * SungKyunKwan University（成均馆大学） ； NAVER 纠错

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

AI总结 提出谓词重要性估计和解耦理由-分数蒸馏两个模块，通过谓词感知嵌入和蒸馏小语言模型提升知识图谱实体对齐性能，并利用分数与理由的不一致实现人机协同验证。

Comments 12 pages, 10 figures

AgentRiskBOM: A Risk-Scoping Security Bill of Materials for Agentic AI Systems

AgentRiskBOM：面向智能体AI系统的风险范围安全物料清单

Srimonti Dutta, Akshata Kishore Moharir

机构 * WAI USA Research Labs（WAI美国研究实验室） ； WAI USA（WAI美国） 纠错

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

AI总结 提出AgentRiskBOM，一种扩展SBOM/AIBOM/MLBOM的安全物料清单，通过添加运行时权限字段（自主性、工具权限、内存、凭证范围等）来填补智能体AI系统的能力透明度缺口，并在13个开源智能体上验证其覆盖率和检测能力。

Comments Accepted at IEEE International Conference on Cybersecurity and AI-Based Systems (Cyber-AI 2026)

eMEM: A Hybrid Spatio-Temporal Memory System For Embodied Agents

eMEM：一种面向具身智能体的混合时空记忆系统

A. Haroon Rasheed, Maria Kabtoul

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出eMEM混合图记忆系统，通过多索引架构和分层整合管道实现具身智能体在空间、时间和语义上的高效记忆检索，并在ProcTHOR-10K基准测试中达到80.8加权平均分。