RAG / 检索增强生成

SURE-RAG: Sufficiency and Uncertainty-Aware Evidence Verification for Selective Retrieval-Augmented Generation

SURE-RAG：用于选择性检索增强生成的充分性和不确定性感知证据验证

Jingxi Qiu, Zeyu Han, Cheng Huang

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

AI总结 研究选择性检索增强生成的证据充分性验证问题，提出SURE-RAG聚合协议，通过共享验证器生成局部关系分布并聚合为特征块，产生三向决策和可审计分数，实验表明其性能优于多种方法，还对比了与GPT-4o在不同任务上的表现。

Comments 8 pages, 2 figures, 8 tables. Submitted to IEEE PRAI 2026

Decoupled Attention Fusion: Accelerating RAG with Efficient KV Cache Reuse

解耦注意力融合：通过高效的键值缓存重用加速检索增强生成

Xiabao Wu, Wentao Liu, Yongchao Liu, Jiajun Zheng

机构 * Ant Group, China（蚂蚁集团，中国） ； Southeast University, Nanjing, China（东南大学，南京，中国） 纠错

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

AI总结 针对RAG在长上下文场景中TTFT延迟高及缓存问题，提出解耦注意力融合（DAF）框架，将注意力过程解耦为三个阶段，与Flash-Attention内核兼容，实验显示其在不牺牲准确性的情况下，相比CacheBlend和完全重新计算有显著加速。

Comments Accepted by EuroSys 2026 (poster track)

Benchmarking Fine-tuning and Retrieval Strategies for a Multimodal Language Model on the NRC Reactor Operator Licensing Examination

基于美国核管理委员会反应堆操作员执照考试的多模态语言模型微调与检索策略基准测试

Isak Hwang, Yoon Pyo Lee

机构 * organization= Department of Nuclear Engineering, Hanyang University , addressline= 222 Wangsimni-ro , postcode= 04763 , state= Seongdong-gu , city= Seoul , country= South Korea ； organization= The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma \& Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign , city= Urbana , state= IL , country= USA 纠错

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

AI总结 该研究针对美国核管理委员会反应堆操作员执照考试，评估310亿参数多模态模型应用核知识的能力，通过对比基础模型与多种微调及检索配置，发现固定大小分块RAG的SFT配置表现最佳，并揭示了分块策略规律及RAFT与SFT的性能差异。

Leveraging Resolved Incident History for LLM-Assisted Software Bug Diagnosis

利用已解决的事件历史进行大语言模型辅助的软件错误诊断

Boyuan Guan, Hailu Xu, Jamie Rogers

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

AI总结 研究利用已解决事件历史进行软件错误诊断，提出OM-RAG方法，将问题索引为三元组并单跳嵌入检索先例，为大语言模型管理员提供支持，实验表明该方法在诊断准确率和修复正确性上优于其他方法。

Comments 6 pages, 3 figures, accepted at IEEE SMC 2026

SIREN (Luring LLMs onto the Rocks): PAIR-Driven Preference Manipulation in Web-RAG Recommenders

SIREN（诱使大语言模型陷入困境）：网页增强型大语言模型推荐系统中基于配对驱动的偏好操纵

Evan Caville, Siamak Layeghy, Billy Sung, Sara Dolnicar, Marius Portmann

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

AI总结 研究网页增强型大语言模型推荐系统中排序推荐的对抗操纵问题，提出SIREN方法，利用23种内容中毒技术迭代编辑检索到的网页，在两个Claude模型上实验，使选定实体多次达排名第1，验证了声明性排名等方式的有效性。

Trajectory-Aware Retrieval Agents for Temporal Decision- Making

用于时间决策的轨迹感知检索代理

Jing Wang, Jie Shen, Xing Niu

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究用大语言模型代理从长篇时间结构化文本中决策的问题，针对标准RAG丢弃时间结构缺陷，引入闭环代理框架TLM，其关键技术是LGCM，在医学问答、收益电话会议惊喜预测和隔夜股票缺口预测任务中表现出色。

Leveraging External Knowledge for Historical Document Restoration via Retrieval-Augmented Large Language Models

通过检索增强大语言模型利用外部知识进行历史文献修复

Gabeen Kim, Kyeongpil Kang

机构 * Kangwon National University（江原国立大学） 纠错

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

AI总结 针对历史文献因物理损坏难以辨认及现有修复方法在恢复命名实体上的局限，提出利用检索增强大语言模型的修复框架，结合预训练模型隐含知识与外部上下文，实验表明该方法性能优于基线，是历史记录分析实用工具。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 43290-43304, 2026

Enhancing SLMs for Sustainable Code Optimization in Radio-Astronomy

增强小型语言模型以实现射电天文学中的可持续代码优化

Elisa Chiarotto, Jingbo Li, P. Chris Broekema, Rob V. van Nieuwpoort

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 研究利用小型语言模型（SLMs）优化射电天文学代码，通过多采样生成策略和纳入编译器反馈两种方式增强SLMs，提高代码生成质量和性能，用更少计算资源匹配或超越大型单生成模型，且使所有测试模型持续改进。

Data Quality over Capacity: Internalizing Documents into LoRA Adapters for Closed-Book QA

容量之上的数据质量：将文档内化到LoRA适配器中用于闭卷问答

Joan Figuerola Hurtado

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

AI总结 研究将文档内化到LoRA适配器用于闭卷问答，发现适配器容量足够时，训练数据质量主导闭卷准确率，一次整理大幅提升准确率，确认容量趋势及秩与学习率耦合，内化适配器在低延迟下表现优于检索基线，还报告了调试LLM训练的过程。

Legal Nugget Extraction for Granular Retrieval over Long Jurisprudential Texts

长法律文本的细粒度检索中的法律要点提取

Lucas Pereira, Erick Brito, Roberto Lotufo, Jayr Pereira

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

AI总结 研究长法律文本检索难题，提出提取法律要点并嵌入索引进行检索的方法，在四个基准上评估，结果显示该方法对部分法学数据集有显著提升，对其他场景效果有别，证明法律要点在特定法学搜索中有用。

CLIP: Lightweight Cosine-Law-Based Inverted-List Pruning for IVF-Based Vector Search

CLIP：基于余弦定律的轻量级倒排列表剪枝技术用于IVF向量搜索

Yitong Song, Shuhang Lu, Pengcheng Zhang, Jianliang Xu

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；分类 cs.DB

AI总结 针对IVF向量搜索中粗粒度执行导致高延迟的问题，提出基于余弦定律的轻量级剪枝技术CLIP，支持簇间和簇内剪枝，显著减少不必要的簇和向量访问，并开发了IVF-CLIP、HIVF-CLIP和LSM-IVF三种变体，实验表明剪枝率达78%，效率提升最高141%。

Three-Body Alignment: Aligning Chess Agent with Human Reasoning through Reranked Rationale

三体对齐：通过重新排序的理由将国际象棋智能体与人类推理对齐

Jaymari Chua, Chen Wang, Liming Zhu, Lina Yao

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(abstract)

AI总结 研究如何通过国际象棋中的“三体对齐”，分析人类专家、引擎辅助评论员和大语言模型产生的理由间语义差异，构建多源理由数据集，进行实证分析与实验，开发数据集结构并开源，以改善智能体与人类对齐及决策的可解释性。

Learning on the Job: Continual Learning from Deployment Feedback for Frozen-Weights Agents

在职学习：从部署反馈中对冻结权重智能体进行持续学习

Valentin Tablan, Scott Taylor, Kristoffer Bernhem

机构 * The Memory Company（记忆公司） 纠错

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

AI总结 研究人工智能冻结权重智能体如何从部署反馈中持续学习，核心方法是将冻结模型与外部记忆配对，主要贡献是通过该方法在银行领域任务中提升成功率，解决多个基线未解决任务，且结果可跨模型，记忆可迁移，相关内容已发布。

AgentKVShift: Efficient KV Cache Reuse for Agentic Memory Systems

AgentKVShift：用于智能体记忆系统的高效KV缓存重用

Nilesh Prasad Pandey, Jason Kong, Lanxiang Hu, Quanling Zhao, Yujie Zhao, Onat Gungor, Hao Zhang, Tajana Rosing

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 研究针对内存增强语言模型智能体推理成本高的问题，提出无训练、探针引导的AgentKVShift方法，通过估计内存级偏移量校正重用令牌，在多语言模型和基准测试中表现出色，实现低重新计算量和预填充加速，还能与缓存量化正交组合提升性能。

Towards Trustworthy and Cost-Efficient Data Integration: From Naïve RAG to Agentic RAG

迈向可信且经济高效的数据集成：从朴素检索增强生成到智能体检索增强生成

Chuangtao Ma, Arijit Khan

机构 * Aalborg University, Denmark（丹麦奥胡斯大学） ； Bowling Green State University, USA（美国布恩威尔州立大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI、cs.DB

AI总结 探讨大语言模型和人工智能智能体在企业数据集成中面临的挑战，介绍从经典RAG到智能体RAG的演变，研究经济高效集成的优化策略，为构建可靠、可解释和可扩展的数据集成系统指明方向。

Comments To Appear in the IEEE Data Engineering Bulletin

MedKGent: A Large Language Model Agent Framework for Constructing Temporally Evolving Medical Knowledge Graph

MedKGent：用于构建随时间演变的医学知识图谱的大语言模型智能体框架

Duzhen Zhang, Zixiao Wang, Zhong-Zhi Li, Yahan Yu, Shuncheng Jia, Jiahua Dong, Haotian Xu, Xing Wu, Yingying Zhang, Tielin Zhang, Jie Yang, Xiuying Chen, Le Song

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德大学人工智能学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Kyoto University（京都大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology（脑科学与智能技术卓越中心） ； Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布里特妇女医院） ； GenBio AI 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对医学文献增长带来的知识结构化挑战，引入MedKGent框架，利用PubMed摘要通过两个智能体每日增量构建医学知识图谱，经评估其三元组有效性高，能显著改进大语言模型在医学问答基准上的检索增强生成。

Comments Accepted by Npj Digital Medicine

IDSTune: A Multi-Agent Collaborative Framework for Integrated Database System Tuning

IDSTune：一种用于集成数据库系统调优的多智能体协作框架

Yiyan Li, Guanli Liu, Renata Borovica-Gajic, Haoyang Li, Zihang Qiu, Xinmei Huang, Andreas Kipf, Cuiping Li, Hong Chen

专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 针对现有数据库调优方法未考虑组件相互依赖性及不足以处理多样工作负载等问题，提出IDSTune框架，通过大语言模型驱动多智能体协作联合优化多个配置组件，经实验验证其性能提升显著且调优速度快，适应性强。

Teachy Mini: Development and Preliminary Evaluation of a Knowledge-Based Generative Social Robot for Higher Education

Teachy Mini：用于高等教育的基于知识的生成式社交机器人的开发与初步评估

Stephan Vonschallen, Karim Kaufmann, Dominique Oberle, Friederike Eyssel, Theresa Schmiedel

机构 * Institute of Information Systems, Zurich University of Applied Sciences（苏黎世应用科学大学信息系统研究所） ； Center for Cognitive Interaction Technology, Bielefeld University（比勒费尔德大学认知交互技术中心） 纠错

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

AI总结 研究针对生成式社交机器人在高等教育辅导中的风险，基于知识的设计要求开发Teachy Mini系统，经初步评估，该系统在负责任辅导行为及个性化等方面表现更佳，虽在部分方面与对照无显著差异，但显示出基于知识的设计对学习效果有积极作用。