RAG / 检索增强生成

MIRAGE: Defending Long-Form RAG Against Misinformation Pollution

MIRAGE：抵御长文本检索增强生成中的错误信息污染

Saadeldine Eletter, Ruihong Zeng, Yuxia Wang, Maxim Panov, Aleksandr Rubashevskii, Preslav Nakov

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究长文本检索增强生成（RAG）中错误信息污染问题，提出无训练、模型无关的MIRAGE防御方法，构建基于自然语言推理的跨文档声明图并应用防御声明门，提升事实性，优于现有方法。

Comments ACL-style preprint. 19 pages, 5 figures, 16 tables

Probe, Don't Prompt: A Hidden-State Probe for Metadata Filtering in Multi-Meta-RAG

探测而非提示：用于多元RAG中元数据过滤的隐藏状态探测器

Mykhailo Poliakov, Nadiya Shvai

机构 * National University of Kyiv-Mohyla Academy（基辅莫希拉学院国家大学） 纠错

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

AI总结 研究改进多跳问答检索，用基于小型开源语言模型隐藏状态训练的确定性探测器取代专有提取器，探测器在准确率上有优势且输出空间固定，介绍了使其工作的设计选择及低成本输出方式。

DiPS: Dialogue Policy Selection for High-Stakes Persuasion Agents

DiPS：高风险说服代理的对话策略选择

Tianyi Zhang, Mousumi Das, Abrar Anwar, Jesse Thomason, David Traum

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对高风险场景中说服策略需个性化的问题，提出DiPS框架，基于Q-learning动态选择说服策略，在火灾疏散模拟和真实人机交互中提升成功率。

Comments Proceedings of the 27th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue (SIGDIAL 2026)