RAG / 检索增强生成

When Machine Unlearning Meets Retrieval-Augmented Generation (RAG): Keep Secret or Forget Knowledge?

当模型遗忘遇上检索增强生成（RAG）：保守秘密还是遗忘知识？

Shang Wang, Tianqing Zhu, Dayong Ye, Wanlei Zhou

机构 * School of Computer Science, University of Technology Sydney（悉尼科技大学计算机科学学院） ； Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型训练中敏感信息保留问题，提出基于检索增强生成（RAG）技术的轻量级行为遗忘框架，通过修改外部知识库模拟遗忘，经实验验证该方法符合五个关键遗忘标准，还可扩展到多模态模型和智能体。

Comments This paper is accepted by IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing 2025. The source code is available at \url{https://github.com/shihe98/RAG_Unlearning}

Quantifying the Accuracy and Cost Impact of Design Decisions in Budget-Constrained Agentic LLM Search

量化预算约束下代理LLM搜索中的准确性与成本影响

Kyle McCleary, James Ghawaly

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

AI总结 本研究探讨了预算约束下代理LLM搜索中搜索深度、检索策略和完成预算对准确性和成本的影响，并提供了可重复的评估方法和实验结果。

Comments Accepted in 2026 Language Resources and Evaluation Conference (LREC)

Simorgh at SemEval-2026 task 7: Region-Aware Hybrid Retrieval for Low-Resource Cultural Reasoning in Multilingual Question Answering

Simorgh at SemEval-2026 task 7: 面向低资源文化推理的多语言问答中的区域感知混合检索

Hadi Bayrami Asl Tekanlou, Mahdi Bakhtiyarzadeh, Jafar Razmara

机构 * University of Tabriz（塔布里兹大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出区域感知混合检索方法，结合BM25和稠密语义相似度与区域加权启发式，以提升多语言文化问答的跨语言稳定性。

Comments 6 pages, 3 figures, accepted to the Everyday Knowledge Across Diverse Languages and Cultures shared task at SemEval2026

Journal ref Proceedings of the 20th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2026), Association for Computational Linguistics, 2026, pp. 624-629

MonteRET: AI Agent Enhancing Multimodal LLMs with Multi-granularity Knowledge Retrieval for Chest CT Report Generation

MonteRET：通过多粒度知识检索增强多模态大语言模型以生成胸部CT报告的人工智能代理

Yi Lin, Yihao Ding, Elana Benishay, Elefterios Trikantzopoulos, David Nauheim, Hanley Ong, Jiang Bian, Hua Xu, Yuzhe Yang, George Shih, Yifan Peng

机构 * Weill Cornell Medicine（威尔康乃尔医学院） ； University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Indiana University（印第安纳大学） ； Regenstrief Institute（瑞根斯特里夫研究所） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 研究针对自动生成胸部CT报告的挑战，提出MonteRET框架，它整合多种特征，通过知识检索和报告重写代理完善报告。经训练和评估，该框架在多方面提升了报告质量，相比其他方法有显著优势，获放射科住院医师青睐。

Bridge Evidence: Static Retrieval Utility Does Not Predict Causal Utility in Multi-Step Agentic Search

桥梁证据：静态检索效用无法预测多步智能体搜索中的因果效用

Debayan Mukhopadhyay, Utshab Kumar Ghosh, Shubham Chatterjee

机构 * University of Calcutta（卡塔克大学） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） 纠错

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

AI总结 研究智能体检索中静态检索效用与因果效用的差异，通过在HotpotQA上用ReAct风格智能体实验，比较原始与反事实运行得CTU分数，发现两者近乎独立，约三分之一文档为桥梁文档，还确定了相关机制，指出优化静态相关性无法带来因果有用性。

Comments Preprint; extended version in preparation

DialogueVPR: Towards Conversational Visual Place Recognition

DialogueVPR：迈向对话式视觉场所识别

Yukun Song, Changwei Wang, Xingtian Pei, Shibiao Xu, Wenhao Xu, Shunpeng Chen, Yu Zhang, Ke Zhang, Rongtao Xu, Xuxiang Feng, Pengyang Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； Shandong Computer Science Center, Qilu University of Technology（山东省计算中心（国家超级计算济南中心），齐鲁工业大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； Spatialtemporal AI（时空人工智能公司） ； University of Macau（澳门大学） ； Aerospace Information Research Institute（航天信息研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对语言引导地理定位中现有方法不足，提出DlgPR，将场所识别转为对话驱动推理过程。构建DlgQuest-Cities基准及统一推理框架，用课程训练DQ-pilot，通过特定指标指导学习并实验，该方法显著优于基线。

Comments Accepted to CVPR 2026

Multi-Scale ViT Inference with Habitat-Fit Priors and kNN Retrieval for Multi-Species Plant Identification

基于栖息地适应先验和kNN检索的多尺度ViT推理用于多物种植物识别

Alper Erten, Murilo Gustineli, Adrian Cheung

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 针对植被样方图像多物种植物识别难题，基于微调的DINOv2 ViT-L/14分类器，采用多尺度切片分解、kNN检索、栖息地适应降级等方法，在PlantCLEF 2026挑战赛中获第三名，私有排行榜宏F1为0.43902。

Governing Generative AI Across Financial Institutions: A Framework for Generative AI Risk Control

跨金融机构治理生成式AI：符合SR 26-2要求的生成式AI风险控制框架

Dennis Mao, Alessandra Lin, Yixin Kang, Yiqing Wang

机构 * Citigroup（摩根大通） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 针对SR 26-2未覆盖生成式AI的治理难题，本文提出兼容该监管规则的GAICF框架，将模型风险管理原则转化为分层控制结构，助力金融机构合规管控生成式AI应用。