RAG / 检索增强生成

Retrieval-Augmented Generation Must Move Beyond Factual Grounding to Represent Diverse Opinions

检索增强生成必须超越事实基础以代表多样化观点

Aditya Agrawal, Alwarappan Nakkiran, Darshan Fofadiya, Alex Karlsson, Harsha Aduri, Aman Singh Thakur

机构 * Amazon.com（亚马逊公司） 纠错

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

AI总结 本文指出检索增强生成系统存在系统性事实偏差，并提出需要在检索系统设计上进行范式转变，通过不确定性量化方法提出统一目标，并展示Opinion-Aware RAG架构在两个领域中的实验结果，证明其在多样性、公平性和准确性方面的提升。

Comments 18 pages, Preprint under review

ParamMute: Suppressing Knowledge-Critical FFNs for Faithful Retrieval-Augmented Generation

ParamMute：抑制知识关键的前馈神经网络以实现忠实的检索增强生成

Pengcheng Huang, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Haiyan Zhao, Xiaoyuan Yi, Hao Chen, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, Tong Xiao, Ge Yu, Chenyan Xiong

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） ； Microsoft Research Asia, Beijing, China（微软亚洲研究院） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, United States（卡内基梅隆大学语言技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究RAG中LLMs不忠实生成问题，提出ParamMute框架抑制相关FFNs激活并校准模型，通过CoFaithfulQA基准评估，显著提升忠实性，减少对参数记忆依赖，为提高LLM在RAG中的可信度提供新方向。

Comments 26 pages, 7 figures, 7 tables

Distill Where the Student Goes: Teacher-Regularized RL for English-Evidence Cross-Lingual RAG

提炼学生的走向：用于英语-证据跨语言检索增强生成的教师正则化强化学习

Haotian Zhou, Weiran Huang, Siqi Liu, Xiting Wang, Xin Zhang, Zhihao Wen

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程系） ； Ant International, Ant Group（蚂蚁集团蚂蚁国际） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究英语证据跨语言检索增强生成中的问题，提出教师正则化强化学习方法TR-RAG，结合奖励优化与策略内蒸馏，引入奖励分解，在多基准测试中提升语言依从性和证据正确性。

Comments 42 pages, 19 figures, 16 tables

VectorizationLLM: Smart Vectorization Based AI Assistant

向量化语言模型：基于智能向量化的人工智能助手

Ryan Duke

机构 * New York Institute of Technology（纽约理工学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在设计基于谷歌开放权重语言模型的VectorizationLLM，用于辅助学生学习MATLAB相关知识。采用RAG知识库和系统提示架构，不直接给答案，通过课堂笔记示例详细解释概念，为课程应用提供有指导意义的智能助手。

Comments 44 pages, 6 figures

The Context Access Divide: Interaction-Level Architecture as a Complementary Dimension of Agentic Inequality

上下文访问鸿沟：交互级架构作为智能不平等的补充维度

Masahiro Fujita

机构 * Faculty of Sociology, Kansai University（京都产业大学社会科学学部） 纠错

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

AI总结 研究智能不平等中未被关注的个体交互层面的上下文访问鸿沟，提出上下文性作为补充维度，用概率模型形式化CAD，分析其在相关架构中的技术基础及对知识工作分层和平台治理的影响。

Comments 19 pages, 2 figures

Conversational Retrieval and On-the-Fly Knowledge Modeling of Historical Penitentiary Repression Records

历史监狱镇压记录的对话检索与实时知识建模

Paula Font Solà, Adrià Molina Rodríguez, Josep Lladós

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

AI总结 针对历史数字图书馆管理，提出支持实时知识建模的文档分析系统，通过图结构存储事实，经专业交互实现跨源检索，可处理复杂查询，生成更丰富全面信息。

Comments Accepted at ICDAR2026

Agentic AI and Retrieval-Augmented Models in Straight-Through Underwriting

直通式承保中的智能体人工智能与检索增强模型

Robert Richardson, Josh Meyers, Brian Hartman, David Sandberg

机构 * Brigham Young University 纠错

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

AI总结 研究人工智能在精算实践中的应用，开发用于小型商业企业主保单直通式承保的智能体人工智能框架，通过构建实验环境比较三条承保管道，发现智能体系统总体表现最佳，在特定场景中优势明显。