RAG / 检索增强生成

DeCoRAG: Cognitive Decoupling and Semantic-Aware Cropping for Complex Document Understanding

DeCoRAG：用于复杂文档理解的认知解耦和语义感知裁剪

Shuo Wang, Kai Zhang, Wenyuan Huang, Yizheng Yu, Xia Liao, Junming Su, Qing Wang, Fang Xi

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 研究针对复杂文档理解中多模态检索增强生成的难题，提出DeCoRAG方法，通过认知解耦、建立语义锚及区域感知裁剪机制，提升语义通过率，减少提示令牌，在复杂文档基准测试中取得良好效果。

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DispatchRAG: Grounding Emergency Dispatch Decisions in Real-World Protocols from Traffic Accident Video

DispatchRAG：基于交通事故视频中的现实世界协议进行应急调度决策

Muhammad Sulthan Adhipradhana, Ehsan Javanmardi, Naren Bao, Manabu Tsukada

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)

AI总结 研究旨在通过DispatchRAG框架，利用基于RAG的检索机制和大型语言模型驱动的推理器，根据日本现实交通事故响应协议进行事故评估和调度，引入事故调度数据集验证框架，为自动驾驶车辆事故报告提供支持。

Reason Before You Retrieve: Agentic Planning for Multi-modal RAG

检索前先思考：多模态检索增强生成的智能体规划

Tianyu Yang, Shir Simon, Zhenzhen Li, Minhao Cheng, Xiangliang Zhang

机构 * Bosch AI Research Center（博世人工智能研究中心） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态检索增强生成问题，提出MM-R2框架，通过建模检索内容和位置在检索前推理，构建意图基础检索状态，在结构化知识图谱检索，还构建相关数据集并采用两阶段后训练策略，实验证明其在答案准确性等方面表现出色。

Superpixel-Based QUBO for Scalable Quantum-Enhanced Medical Image Segmentation

基于超像素的二次无约束二进制优化用于可扩展量子增强医学图像分割

Mohammad Chalhoub, Mahdi Chehimi, Laia Domingo, Omar Alhussein, Ahmed Farouk, Saif Al-Kuwari

机构 * American University of Beirut（贝鲁特美国大学） ； Centre de Visió per Computador (CVC)（计算机视觉中心 (CVC)） ； Ingenii Inc.（英格尼公司） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究针对QUBO用于医学图像分割时的可扩展性挑战，提出基于超像素的QUBO框架，用简单线性迭代聚类分组像素，在区域邻接图上公式化分割。实验表明该方法提升了分割质量、计算速度并减小问题规模，还符合量子退火器连接限制。

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