RAG / 检索增强生成

SHIFT: Gate-Modulated Activation Steering for Knowledge Conflict Mitigation in Retrieval-Augmented Generation

SHIFT: 门控调制激活引导用于检索增强生成中的知识冲突缓解

Ruochang Li, Pengcheng Huang, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Huiyuan Xie, Yu Gu, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院，沈阳，中国） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系，北京，中国） 纠错

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

AI总结 提出SHIFT框架，通过轻量级门控模块调节LLM内部激活，以自适应解决检索上下文与参数知识间的冲突，仅优化0.01%参数，在六个数据集上验证有效性。

Comments 19 pages, 13 Figures

Invoice Haystack: Benchmarking Document Retrieval and Visual Question Answering Under Strong Visual Homogeneity

发票草垛：强视觉同质性下的文档检索与视觉问答基准测试

Heethanjan Kanagalingam, Thenukan Pathmanathan, Mokeeshan Vathanakumar, Basim Azam, Sarah Monazam Erfani, Naveed Akhtar

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Lakehead University（湖首大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉同质文档集合中的检索困难，提出Invoice Haystack基准和VL-RAG混合检索框架，通过文本与视觉嵌入融合及VLM验证过滤，显著提升检索准确率。

Comments Accepted to presentation at ECCV 2026

Freshness and the Limits of Heuristic Trend Detection in Temporal RAG

新鲜度与时序RAG中启发式趋势检测的局限性

Matthew Grofsky

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出轻量级、模型无关的时序层用于RAG，分离新鲜度与主题演化问题；新鲜度上采用半衰期先验，主题演化上揭示启发式追踪器性能受标注规则驱动。

Simplified Sparse Attention via Gist Tokens

遗忘，然后回忆：通过概要稀疏注意力实现可学习的压缩与选择性展开

Yuzhen Mao, Michael Y. Li, Emily B. Fox

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract_cn)

AI总结 本文提出一种通过概要稀疏注意力实现可学习的压缩与选择性展开机制，结合紧凑的全局表示与目标访问细粒度证据，提升长上下文大语言模型的效率与性能。

Event-Grounded Question Answering over Long Audio via Structured Retrieval

基于结构化检索的长音频事件问答

Kartik Hegde, Arvind Krishna Sridhar, Naveen Vakada, Yinyi Guo, Erik Visser

机构 * Qualcomm Technologies, Inc., India（印度高通技术公司） ； Qualcomm Technologies, Inc., USA（美国高通技术公司） ； University of Turku, Finland（芬兰图尔库大学） 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LA-RAG框架，通过音频基础模型将长音频转为带时间戳的事件记录并存入SQL数据库，结合意图感知检索和LLM生成，实现低延迟高精度的长音频问答，在多个基准上提升时间定位F1达11-17%。

Comments Submitted to EMNLP 2026 Industry Track

From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control

从检测到行动：使用LLM智能体进行容错控制

Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； Helmut Schmidt University（海德堡-施密特大学） 纠错

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

AI总结 提出基于大语言模型智能体的主动容错控制框架，通过多智能体协作、数字孪生和知识图谱增强检索，生成并验证最小风险恢复路径，在离散和连续过程控制中实现从故障检测到有效纠正行动的闭环。

PYPILINE: Malicious PyPI Package Detection via Suspicious API Knowledge and Agent Workflow

PYPILINE：通过可疑API知识和Agent工作流检测恶意PyPI包

Siyuan Pang, Yepeng Yao, Zhengwei Jiang, Zijing Fan, Haozhe Li, Baoxu Liu

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

AI总结 提出PYPILINE方法，结合可疑API知识库与Agent工作流，通过静态分析构建知识库并自动检测恶意PyPI包，在精度、召回率和F1分数上显著优于现有工具。

Dialogue to Detection: A Multimodal Hybrid NLP Pipeline for Insurance Fraud Detection

对话到检测：用于保险欺诈检测的多模态混合 NLP 流水线

Muhammad Shakeel Akram, Amal Htait, Abdul Hamid Sadka, Emma Meisingseth, Karishma Jaitly

机构 * Aston University（阿斯顿大学） ； Domestic & General 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出一种合成多模态框架，结合ASR、NER、LLM-RAG和说话人嵌入，通过规则风险评分检测保险欺诈中的叙述复用、结构不一致和跨案件语音重复。

Comments 10 pages, 8 figures, 2 tables

ProMSA:Progressive Multimodal Search Agents for Knowledge-Based Visual Question Answering

ProMSA: 渐进式多模态搜索智能体用于基于知识的视觉问答

ZhengXian Wu, Hangrui Xu, Kai Shi, Zhuohong Chen, Yunyao Yu, Chuanrui Zhang, Zirui Liao, Jun Yang, Zhenyu Yang, Haonan Lu, Haoqian Wang

机构 * OPPO AI Center, OPPO Inc. China（OPPO AI中心，OPPO公司） ； The Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出渐进式多模态搜索智能体ProMSA，通过迭代选择图像搜索、文本搜索或停止，在显式工具调用预算和去重机制下，结合序列级强化学习优化，提升基于知识的视觉问答的检索和端到端准确性。

DMind Benchmark: Toward a Holistic Assessment of LLM Capabilities across the Web3 Domain

DMind Benchmark：面向Web3领域LLM能力的全面评估

Enhao Huang, Pengyu Sun, Shuxun Wang, Zixin Lin, Alex Chen, Kaichun Hu, Joey Ouyang, Frank Li, Zhiyu Zhang, Haobo Wang, Yiming Li, Zhan Qin, James Yi, Gang Zhao, Ziang Ling, Lowes Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DMind Benchmark，覆盖Web3九个子领域，结合客观知识与开放推理任务，评估31个LLM，发现模型在安全审计等高推理任务中存在显著弱点。