RAG / 检索增强生成

Carolina Guide: A Multi-Agent RAG System with Institutional Guardrails for Academic Policy Assistance

Carolina Guide：具有机构护栏的多智能体RAG系统用于学术政策咨询

Ben Torsion, Jun Zhou

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） 纠错

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

AI总结 提出Carolina Guide系统，采用模块化多智能体管道与机构护栏，基于检索增强生成提供学术政策咨询，在90查询测试集上达到98.9%检索成功率，安全F1为0.89。

How Do LLMs Cite? A Mechanistic Interpretation of Attribution in Retrieval-Augmented Generation

LLM如何引用？检索增强生成中归因的机制解释

Ian van Dort, Maria Heuss

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 通过激活修补方法，发现LLM的引用机制并非单一组件，而是由注意力头和MLP层组成的分布式“归因集成”，调控这些组件可修复大部分错误引用。

Comments This preprint has not undergone peer review or any post-submission improvements or corrections. The Version of Record of this contribution is published in Advances in Information Retrieval, ECIR 2026, Lecture Notes in Computer Science, vol. 16485, pp. 458-473, and is available online at https://doi.org/10.1007/978-3-032-21324-2_35

Journal ref Advances in Information Retrieval, ECIR 2026. Lecture Notes in Computer Science, vol. 16485, pp. 458-473. Springer, Cham (2026)

Evidence Graph Consistency in Retrieval-Augmented Generation: A Model-Dependent Analysis of Hallucination Detection

检索增强生成中的证据图一致性：基于模型的幻觉检测分析

Jianru Shen

机构 * University of Montana（蒙大拿大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出证据图一致性（EGC）框架，通过构建局部证据图并计算五种结构一致性指标检测幻觉，发现不同模型族间一致性特征方向相反，表明嵌入图一致性不能作为模型无关的检测信号。

Comments Accepted at the International Conference on Advanced Machine Learning and Data Science; to appear in the IEEE Xplore proceedings

Little Brains, Big Feats: Exploring Compact Language Models

小脑袋，大成就：探索紧凑型语言模型

Dari Baturova, Elena Bruches, Ivan Chernov, Roman Derunets, Arsenii Fomin, Andrey Kostin

机构 * Siberian Neuronets LLC（西伯利亚神经网络有限公司） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究探索小型语言模型在检索增强生成（RAG）系统中的生成性能，实验表明无需GPU即可在设备上运行，并提供了基准测试结果。

Comments Accepted to ECML PKDD 2026, Applied Data Science track. Author preprint; the definitive version will appear in the proceedings of ECML PKDD 2026, Springer LNCS

MemDelta: Controlled Baselines and Hidden Confounds in Agent Memory Evaluation

MemDelta：智能体记忆评估中的受控基线和隐藏混杂因素

Kuan Wang

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出MemDelta控制评估协议，通过逐一改变组件发现RAG与全上下文基线排名因模型而异，嵌入模型切换可翻转结论，智能体自记忆不如基本检索，建议固定嵌入模型并分层报告。

Comments 13 pages, 2 figures

Evaluating Memory in LLM Agents via Incremental Multi-Turn Interactions

通过增量多轮交互评估LLM代理的记忆能力

Yuanzhe Hu, Yu Wang, Julian McAuley

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出MemoryAgentBench，通过多轮交互模拟记忆代理的信息积累过程，评估准确检索、测试时学习、长程理解与选择性遗忘四项核心能力。

Comments Y. Hu and Y. Wang contribute equally

SABER-Math: Automated Benchmark for Information Retrieval Evaluation in Mathematics

SABER-Math：数学信息检索评估的自动化基准

Nikolay Georgiev, Maria Drencheva, Kseniia Ibragimova, Ivo Petrov, Dimitar I. Dimitrov, Martin Vechev

专题命中 RAG评测 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出首个无需专家标注的数学信息检索自动化基准SABER-Math，通过三步构建重排序任务，评估检索器在数学领域的效果，发现通用基准无法可靠预测数学检索性能。

Comments Accepted in the 3rd AI for Math Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), Seoul, South Korea, 2026