RAG / 检索增强生成

MIRROR: Novelty-Constrained Memory-Guided MCTS Red-Teaming for Agentic RAG

MIRROR: 基于新颖性约束的记忆引导MCTS红队测试用于智能体RAG

Inderjeet Singh, Andrés Murillo, Motoyoshi Sekiya, Yuki Unno, Junichi Suga

机构 * Fujitsu Research of Europe, United Kingdom（欧洲富士通研究机构，英国） ； Fujitsu Limited, Japan（日本富士通有限公司） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MIRROR框架，通过记忆引导蒙特卡洛树搜索和显式新颖性约束，在多模态智能体RAG系统的四个攻击面上实现高攻击成功率，并降低跨表面方差。

Comments 6 pages, 2 figures. Accepted at the 2026 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026), IEEE WCCI 2026; presented as an oral talk. Code and ART-SafeBench benchmark: https://github.com/FujitsuResearch/mirror

PhysRAG: Enhancing Physics-Awareness in Video Generation via Retrieval-Augmented Generation

PhysRAG: 通过检索增强生成提升视频生成中的物理感知

Kexu Cheng, Zicheng Liu, Mingju Gao, Chunhe Song, Hao Tang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(title,abstract)

AI总结 提出PhysRAG管道，利用检索增强生成（RAG）和可学习查询注入物理知识，在7K高质量视频上训练，在PhyGenBench和VBench上达到最优视觉质量和物理规则遵从性。

Comments Accepted to ECCV 2026