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

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。