RAG / 检索增强生成

When Confidence Takes the Wrong Path: Diagnosing Retrieval-State Lock-In in RAG

当自信误入歧途：诊断RAG中的检索状态锁定

Sahib Julka

机构 * LMU University Hospital, LMU Munich（慕尼黑大学医院，慕尼黑大学） 纠错

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

AI总结 本文诊断了RAG系统中因检索状态锁定导致置信度虚高的问题，通过分离答案、证据和检索状态三个对象，提出可审计的决策规则，在KG-RAG和密集检索中验证了该问题的普遍性。

$π$-RAG: Oblivious Retrieval via Semantic Quantization and Transcendental Addressing for Large Language Models

$\pi$-RAG：通过语义量化和超越寻址实现的大语言模型遗忘检索

Aniket Wattamwar, Mrunal Kakirwar

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

AI总结 提出$\pi$-RAG架构，利用$\pi$的数字作为超越熵源，通过语义量化层将用户输入映射到规范意图质心，生成$\pi$-key实现遗忘检索，保障数据隐私。

Beyond Relevance: On the Relationship Between Retrieval and RAG Information Coverage

超越相关性：检索与RAG信息覆盖之间的关系

Saron Samuel, Alexander Martin, Eugene Yang, Andrew Yates, Dawn Lawrie, Ian Soboroff, Laura Dietz, Benjamin Van Durme

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； National Institute of Standards and Technology（国家标准与技术研究院） ； University of New Hampshire（新罕布什尔大学） 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.AI

AI总结 研究检索质量与生成响应信息覆盖的关系，发现基于覆盖的检索指标与生成响应中的要点覆盖强相关，支持用检索指标代理RAG性能。

Comments 12 pages, ICTIR 2026

Point-in-Time Financial RAG with Frozen LLMs and Market-Feedback Adaptive Retrieval

学习信任谁：事件驱动金融RAG中冻结大语言模型的市场反馈自适应检索

Zijie Zhao, Roy E. Welsch

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 针对事件驱动金融RAG，提出通过外部贝叶斯源记忆更新检索层，利用市场反馈自适应选择证据源，在冻结LLM情况下提升预测和投资组合表现。

Dissecting Agentic RAG: A Component Ablation for Multi-Hop QA with a Local 7B Model

解析智能体RAG：基于本地7B模型的多跳问答组件消融研究

Sheroz Shaikh

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 通过消融实验，发现固定混合检索和短检索循环对多跳问答贡献最大，自适应路由和深度循环并非必要。

Comments 8 pages, 4 figures, 4 tables. Code: https://github.com/sherozshaikh/agentic-rag-eval

When Does Streaming Tool Use Help? Characterizing Tool-Intent Stabilization in Streaming Retrieval-Augmented Generation

流式工具使用何时有帮助？表征流式检索增强生成中的工具意图稳定化

Elroy Galbraith

机构 * SMG Labs（SMG实验室） 纠错

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

AI总结 通过测量工具意图稳定化（即推测查询收敛到答案的时间点），在CRAG基准上分析流式RAG的延迟隐藏效果，发现73.9%的查询可实现显著延迟隐藏，并识别早期与晚期稳定化的预测因素。

RAVEN: Agentic RAG for Automated Vulnerability Repair

RAVEN：用于自动化漏洞修复的智能体检索增强生成框架

Varun Gadey, Zijie Liu, Alexandra Dmitrienko

机构 * University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen大学） 纠错

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

AI总结 提出RAVEN框架，集成智能体RAG管道与可控迭代修复，利用开源LLM实现跨类型、跨语言的自动化漏洞修复，在160个真实CVE上达到83.13%修复成功率。

Comments 17 Pages, 4 figures. Under review

Novelty-Aware Agentic Retrieval: Comparing Research Contributions Through Structured Multi-Step Reasoning

新颖性感知的智能检索：通过结构化多步推理比较研究贡献

Shou-Tzu Han

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

AI总结 提出新颖性感知研究智能体，通过结构化多步推理增强RAG，实现论文间重叠、差异及问题-方法缺失的对比分析，在100篇论文语料上支持五种结构化比较能力。

Comments 9 pages, 1 figure, 14 tables

PeerCheck: Enhancing LLM-Generated Academic Reviews Towards Human-Level Quality

PeerCheck: 提升大语言模型生成的学术评审至人类水平质量

Zeyuan Chen, Ziqing Yang, Yihan Ma, Michael Backes, Yang Zhang

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA亥姆霍兹信息安全中心） 纠错

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

AI总结 提出PeerCheck框架，分析LLM与人类评审差异，采用思维链和检索增强生成提升评审质量，发现思维链显著改善但RAG存在悖论。

Graph-Enhanced Large Language Models for Spatial Search

用于空间搜索的图增强大型语言模型

Nicole R. Schneider, Kent O'Sullivan, Hanan Samet

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型空间推理能力不足的问题，提出图增强方法，将空间数据以图形式存储并与检索增强生成结合，提升复杂空间问题回答能力。

Topic-to-Timestamp Alignment by Constrained Evidence Selection

通过约束证据选择的主题到时间戳对齐

Zeynep Yılbırt, Marina Litvak, Michael Färber

机构 * TU Dresden（德累斯顿工业大学） ； SpeechMind GmbH（SpeechMind 公司） ； Shamoon College of Engineering（沙蒙工程学院） ； ScaDS.AI Dresden/Leipzig（ScaDS.AI 德累斯顿/莱比锡） 纠错

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

AI总结 针对会议记录中主题到时间戳的对齐问题，提出将时间戳预测重构为约束时间候选选择，通过检索时间戳转录块并选择最佳候选而非生成时间码，显著提升召回率和解析输出数量。

Closing the Prior-Posterior Loop: Self-Reflective Molecular Design with Analysis-Driven LLM Iteration

闭合先验-后验循环：基于分析驱动LLM迭代的自反性分子设计

Junyi Gong, Zijie Qiu, Ben Zhong Tang

机构 * Faculty of Chemistry, Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学化学学院） ； School of Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； Department of Chemistry, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学系） 纠错

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

AI总结 提出一种自反性分子设计框架，用第一性原理计算的完整物化理由替代标量反馈，使LLM从随机采样器转变为因果推理器，在HOMO-LUMO能隙任务中实现0.0003 eV偏差和100%成功率。

Comments 3 tables, 4 figures

HAKARI-Bench: A Lightweight Benchmark for Comparing Retrieval Architectures and Efficiency Settings under Unified Conditions

HAKARI-Bench：统一条件下比较检索架构和效率设置的轻量级基准

Yuichi Tateno

机构 * MIT License（MIT许可证） 纠错

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

AI总结 提出HAKARI-Bench轻量级基准，通过重构现有检索套件为统一格式的小型数据集，实现五种检索家族及其效率变体的同条件比较，在排名上高保真复现MTEB等大型基准。

Comments 48 pages. Code and leaderboard: https://huggingface.co/spaces/hakari-bench/leaderboard https://github.com/hakari-bench/hakari-bench

CRAwLeR -- Cross-Reference Aware Legal Retrieval

CRAwLeR -- 交叉引用感知的法律检索

Maciej Jalocha, William Michelsen

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

AI总结 针对法律文档中的交叉引用，提出CRAwLeR流水线，生成需要上下文的查询并构建数据集，实验表明约80%的查询真正需要上下文，最佳Recall@10为55%-59%。

Comments 26 pages, 18 figures

AI Agents Can Already Autonomously Perform Experimental High Energy Physics

AI智能体已能自主执行实验高能物理研究

Eric A. Moreno, Samuel Bright-Thonney, Andrzej Novak, Dolores Garcia, Philip Harris

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（国家科学基金会人工智能与基本相互作用研究所） ； CERN（欧洲核子研究中心） 纠错

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

AI总结 基于大语言模型的AI智能体自主执行高能物理分析全流程，提出JFC框架整合文献检索与多智能体审查，在ALEPH、DELPHI和CMS开放数据上验证，首次由AI自主产生新颖物理结果，旨在减轻技术负担而非取代物理学家。

Retrieval-Augmented Anatomical Guidance for Text-to-CT Generation

检索增强的解剖引导用于文本到CT生成

Daniele Molino, Camillo Maria Caruso, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering, Università Campus Bio-Medico di Roma, Rome, Italy（人工智能与计算机系统单位，工程系，罗马生物医学大学，意大利罗马） ； Department of Diagnostics and Intervention, Biomedical Engineering and Radiation Physics, Umeå University, Umeå, Sweden（诊断与介入系，生物医学工程与放射物理，乌梅大学，瑞典乌梅） 纠错

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

AI总结 提出检索增强方法，通过检索相关临床案例的解剖标注作为结构代理，注入文本条件潜在扩散模型，实现文本到CT生成中语义与解剖信息的融合，提升图像保真度和临床一致性。

MythraGen: Two-Stage Retrieval Augmented Art Generation Framework

MythraGen：两阶段检索增强艺术生成框架

Quang-Khai Le, Cong-Long Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh city, Vietnam（胡志明市科学大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh city, Vietnam（越南国家大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)

AI总结 提出MythraGen框架，结合艺术检索与LoRA微调，通过检索与提示最相似的艺术图像微调Stable Diffusion，在WikiArt数据集上生成高质量、风格匹配的艺术作品。

Comments SOICT 2024

Fast-TurboQuant: A Multiplier-Free Online Vector Quantization Approach

Fast-TurboQuant：一种无乘法器的在线向量量化方法

Pedro M. R. Pereira, Felipe A. P. de Figueiredo, Rausley A. A. de Souza

机构 * National Institute of Telecommunications (Inatel)（国家电信研究所（Inatel）） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出Fast-TurboQuant，用结构化快速Johnson-Lindenstrauss变换替代密集随机旋转矩阵，实现无乘法器投影，在DBpedia数据集上获得19.7倍加速并提升召回率。