RAG / 检索增强生成

AgenticRAGTracer: A Hop-Aware Benchmark for Diagnosing Multi-Step Retrieval Reasoning in Agentic RAG

AgenticRAGTracer：用于诊断Agentic RAG中多步检索推理的跳数感知基准

Qijie You, Wenkai Yu, Wentao Zhang

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Key Laboratory of Data Intelligence and Security (Peking University)（北京市数据智能与安全重点实验室（北京大学）） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出首个由大语言模型自动构建的Agentic RAG基准AgenticRAGTracer，包含1305个跨领域数据点，支持逐跳验证，揭示模型在多步推理中推理链扭曲的问题。

Comments Accepted at ACL 2026 Findings

IsoSci: A Benchmark of Isomorphic Cross-Domain Science Problems for Evaluating Reasoning versus Knowledge Retrieval in LLMs

IsoSci: 用于评估LLM中推理与知识检索的同构跨域科学问题基准

Samir Abdaljalil, Erchin Serpedin, Hasan Kurban

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） 纠错

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

AI总结 提出IsoSci基准，通过逻辑结构相同但领域知识不同的科学问题对，分离推理能力与领域知识检索，发现91.3%的推理增益依赖于知识而非结构，挑战了思维链推理提升科学问题解决的假设。

CLAP: Closed-Loop Training, Evaluation, and Release Control for Domain Agent Post-training

CLAP：领域智能体后训练的闭环训练、评估与发布控制

Fangfei Li, Chenyang Zhao, Long Wang, Feng Tian, Zhiyue Zheng, Lv Guo

机构 * MatrixOrigin（矩阵起源） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出CLAP闭环方法，通过数据验证、奖励/KL诊断、离线门控和应用链回放，在制造场景中评估后训练效果，发现仅部分批次提升且存在KL风险，支持集成循环管理。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted to CRAE 2026; to appear in SPIE Proceedings. Best Poster Award

FCDC: Nonvolatile Charge-Domain Attention with HZO Ferroelectric Capacitors

基于HZO铁电电容的非易失性电荷域注意力机制：从器件到系统的仿真评估

Fares Abouagor

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

AI总结 提出铁电电荷域计算单元（FCDC），利用HZO忆电容器实现非易失性模拟存储和电荷域向量矩阵乘法，用于Transformer注意力机制，通过器件到系统仿真评估两种部署模式，在多种大语言模型上验证了低功耗和精度保持。

Comments 28 pages, 7 figures. Code: https://github.com/faris-agour/FCDC

StatEval: A Comprehensive Benchmark for Large Language Models in Statistics

StatEval：大型语言模型在统计学中的综合基准

Yuchen Lu, Run Yang, Yichen Zhang, Shuguang Yu, Ziwei Wang, Jiayi Xiang, Wenxin E, Changyu Zhu, Fan Zhou

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） 纠错

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

AI总结 提出StatEval基准，包含10万+问题，覆盖本科到研究级统计推理，并开发TRACE管道和自适应评分方法，揭示LLM在基础任务上表现尚可但研究级推理薄弱。