RAG / 检索增强生成

NGM-RAG: Neural Graph Matching based Retrieval-Augmented Generation

NGM-RAG：基于神经图匹配的检索增强生成

Guo Chen, Ziwen Li, Maolin Zheng, Hao Gao, Junjie Huang, Tao Jia

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

AI总结 研究针对传统RAG方法在处理复杂问题时的局限，提出基于神经图匹配的检索增强生成框架NGM-RAG，将图构建、匹配与答案生成统一，结合文本匹配和GNN，采用自适应加权策略，实验证明该模型在多跳问答等任务中性能优越。

SVD-RAG: Efficient Tree-Organized Retrieval-Augmented Generation via Singular Value Decomposition

SVD-RAG：通过奇异值分解实现高效的树状组织检索增强生成

Zhihui Sun

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

AI总结 研究提出SVD-RAG，通过对密集句子嵌入矩阵应用奇异值分解进行层次RAG抽取式摘要。该方法具确定性、成本效益高、内容自适应特点，实验表明其检索质量与RAPTOR相近，构建树速度更快且在多主题基准上性能提升显著。

How Temperature Shapes Ideological Discourse in Retrieval-Augmented Generation?

温度如何塑造检索增强生成中的意识形态话语？

Elmira Salari, Hazem Amamou, José Victor de Souza, Shruti Kshirsagar, Maria Nunes Delfino, Anderson Avila

机构 * Wichita State University（威斯康星州立大学） ； São Paulo Catholic University（圣保罗天主教大学） 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

AI总结 研究探讨温度对检索增强生成中意识形态话语的影响，通过对新冠治疗文章语料库应用词汇多维分析，让模型在不同温度下回答意识形态问题并评估，发现RAG框架易转移意识形态话语，中等温度下话语对齐最高，低温时下降。

EvidentialRAG: Quantifying and Mitigating Information Conflict in Multi-Source Retrieval-Augmented Generation via Evidential Deep Learning

证据RAG：通过证据深度学习量化和缓解多源检索增强生成中的信息冲突

S M Asif Hossain, Ruksat Khan Shayoni, M. F. Mridha

机构 * School of Computing, Wichita State University（威奇托州立大学计算学院） ； Department of Computer Science, American International University-Bangladesh（美国国际孟加拉大学计算机科学系） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(title,abstract)

AI总结 研究多源检索增强生成中信息冲突问题，提出ERAG框架，通过将检索块转换为概率证据、用轻量级评估器和融合规则处理不确定性，实验表明该框架在标准问答有竞争力，在冲突情况下行为改善，是可信信息处理实用机制。

FedMosaic: Federated Retrieval-Augmented Generation via Parametric Adapters

FedMosaic：通过参数适配器进行联邦检索增强生成

Zhilin Liang, Yuxiang Wang, Zimu Zhou, Hainan Zhang, Boyi Liu, Yongxin Tong

机构 * SKLCCSE Lab Beihang University Beijing China（SKLCCSE实验室 北航） ； Department of Data Science City University of Hong Kong Hong Kong China（数据科学系 香港城市大学） ； Beijing Advanced Innovation Center Beihang University Beijing China（北京先进创新中心 北航） ； Beihang University（北航） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 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

AI总结 研究针对隐私敏感领域，解决联邦检索增强生成中高存储通信及适配器聚合问题。核心方法是提出FedMosaic框架，聚类文档成多文档适配器并选择性聚合。主要贡献是准确率提高，存储和通信成本降低，且不共享原始文档。

Comments 11 pages

Boolean queries are all you need?

布尔查询就足够了吗？

Charles L. A. Clarke, Mark D. Smucker

专题命中 检索器与排序 ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.IR

AI总结 研究在TREC 2024 RAG赛道任务中，为基于大语言模型的搜索代理配备布尔检索引擎，仅依据语料库子串与查询匹配密度排名，无需监督学习等，结果表明简单模式匹配或足以用于智能搜索。

Score-Only Distillation for Compact Dense Retrieval

用于紧凑密集检索的仅分数蒸馏

Kirill Dubovikov, Martin Takac, Salem Lahlou

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(title)；retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 研究紧凑检索器能否从分数向量学教师排序行为，用行中心分数向量目标训练，在固定评估面板上蒸馏协议可弥补部分基础与教师模型差距，蒸馏后学生模型编码加速，外部迁移性能有好有坏。

AuditWeave: A Tamper-Evident, Auditor-Navigable Evidence Layer for AI-Assisted and Data-Transformation Workflows

AuditWeave：用于人工智能辅助和数据转换工作流程的防篡改、审计可导航证据层

Vimal Nakrani

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

AI总结 研究针对人工智能辅助和数据转换工作流程中证据追溯及防篡改问题，提出轻量级Python库AuditWeave，它能将工作流程步骤记录到哈希链接账本，通过链验证检测篡改，评估了其记录开销等性能，保证了事件完整性。

Comments 8 pages, 3 figures, open-source implementation at pypi.org/project/auditweave

Toward AI-Agent-Driven Particle Transport Simulations: Implementation of AI-Assisted Workflows for PHITS

迈向人工智能代理驱动的粒子输运模拟：PHITS的人工智能辅助工作流程实现

Tatsuhiko Sato, Shintaro Hashimoto, Tatsuhiko Ogawa, Takuya Furuta, Yuho Hirata, Seiki Ohnishi, Yasuhito Sakaki, Nobuhiro Shigyo

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

AI总结 研究针对蒙特卡罗粒子输运代码使用复杂的问题，提出将人工智能助手和代理应用于PHITS的策略，准备了两组人工智能就绪资源，经五个示范任务验证，表明提供适当资源和规则时人工智能代理可处理复杂工作流程，支持捆绑资源使用通用人工智能工具。

Comments 30 pages, 3 figures, and 2 tables, including 2 appendices

A Multi-Agent Framework for Zero-Dimensional Reduced-Order Model Planning

用于零维降阶模型规划的多智能体框架

Bingteng Sun, Hao Yin, Yiling Chen, Renjie Xiao, Lei Xie, Shanyou Wang, Ruonan Wang, Shubao Chen, Qingzong Xu, Lin Lu, Qiang Du, Junqiang Zhu

机构 * Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院工程热物理研究所） ； National Key Laboratory of Science and Technology on Advanced Light-duty Gas-turbine（先进轻型燃气轮机技术重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Qingdao Institute of Aeronautical Technology（青岛航空技术研究院） ； Nanjing Future Energy System Research Institute（南京未来能源系统研究院） 纠错

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

AI总结 本文针对复杂零维降阶模型规划中依赖人工、传统方法局限等问题，提出多智能体架构Z-COPA，其核心是专用图表示法，将规划转化为图结构优化问题，经多基准测试验证，该框架性能卓越且打破传统范式，提供新规划技术方法。

Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models

通过可扩展查找实现条件记忆：大语言模型稀疏性的新轴

Xin Cheng, Rui Tian, Wangding Zeng, Damai Dai, Qinyu Chen, Bingxuan Wang, Zhenda Xie, Kezhao Huang, Xingkai Yu, Chengqi Deng, Shangyan Zhou, Chenggang Zhao, Zhewen Hao, Yukun Li, Han Zhang, Zhengyan Zhang, Yixu Wei, M. Y Xu, Huishuai Zhang, Dongyan Zhao, Wenfeng Liang

机构 * Peking University（北京大学） ； DeepSeek-AI 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对Transformer缺乏知识查找原语的问题，引入条件记忆及Engram模块，通过制定稀疏分配问题发现U形缩放定律，扩展Engram至27B参数，在多领域提升性能，揭示其优势，为下一代稀疏模型提供重要建模原语。

BackgroundMellow: A Multi-Modal Cohesive Framework for Narrative-Driven Rich Cinematic Soundscape Generation

BackgroundMellow：一种用于叙事驱动的丰富电影音效生成的多模态凝聚框架

Ajitesh Jamulkar, Aritra Hazra

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格布尔分校） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 多模态AI中为文本叙事生成电影音效困难，BackgroundMellow框架将其视为编排与信号处理问题，通过主 - 专家架构、Tango2模型、背景音乐检索器及NLP模块实现，经实验验证在时间同步等方面有效。

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