RAG / 检索增强生成

VLD-RAG: Agentic Vision-Language Retrieval-Augmented Generation for Long, Visually-Rich Multi-Page Documents

VLD-RAG：用于长的、视觉丰富的多页文档的智能视觉语言检索增强生成

Seonok Kim

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(title,abstract)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对视觉丰富的长文档问答的多模态检索增强生成，提出VLD-RAG框架，构建多模态索引并采用混合检索策略，经智能体工作流程协调，在相关基准上提升了证据页面检索及问答表现，凸显协调验证与混合检索的重要性。

FinAbstain: Uncertainty-Calibrated Multimodal RAG for Selective Financial Forecasting

FinAbstain：用于选择性金融预测的不确定性校准多模态检索增强生成模型

Dorothy Torres, Wei Cheng, Henan Huang

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型在金融预测中证据不足时高置信度的问题，提出FinAbstain框架，通过多模态检索增强生成及选择性预测，经多种不确定性评估方法和指标评估，贡献了时间安全架构、复合不确定性公式和可重复评估蓝图。

VisRAG2.0: Mitigating Visual Hallucinations via Evidence-Guided Multi-Image Reasoning in Visual Retrieval-Augmented Generation

VisRAG2.0：通过视觉检索增强生成中的证据引导多图像推理减轻视觉幻觉

Yubo Sun, Chunyi Peng, Yukun Yan, Shi Yu, Zhenghao Liu, Sen Mei, Chi Chen, Maosong Sun

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University, China（北京大学软件与微电子学院） ； 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） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉检索增强生成中VLM存在的视觉幻觉及证据识别问题，提出证据引导的多图像推理框架EVisRAG，引入RS-GRPO改进训练，实验表明该方法能提升性能、减少幻觉，有效提高视觉基础和推理可靠性。

ScoreShield: Differentially Private Release of Similarity Scores

ScoreShield：相似度分数的差分隐私发布

Behrooz Razeghi, Parsa Rahimi

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

AI总结 研究生物识别等应用中相似度分数隐私保护问题，提出ScoreShield先扰动后投影机制，添加校准高斯噪声并投影到可行性集，满足（ε，δ）-DP，给出效用保证，在多任务中评估，改进了风险的n依赖性。

HVM-GraphRAG: Holistic-View Multimodal Graph Retrieval-Augmented Generation on Complex Document

HVM-GraphRAG：复杂文档上的整体视图多模态图检索增强生成

Xin He, Yili Wang, Wenqi Fan, Qing Li, Qinggang Zhang, Yi Chang, Xin Wang

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

AI总结 针对复杂文档问答中跨模态证据索引不可靠和图遍历昂贵的问题，提出HVM-GraphRAG框架，用整体视图指导图构建，检索时在概念级图上搜索并通过索引访问证据，实验证明其能提升答案性能和检索效率。

PRIMA: Pre-Training with Risk-Integrated Image--Metadata Alignment for Medical Diagnosis with LLM-Based Feature Aggregation

PRIMA：通过大语言模型进行风险集成图像-元数据对齐的医学诊断预训练

Yiqing Wang, Chunming He, Ziyun Yang, Maria Woodward, Ming-Chen Lu, Mercy Pawar, Leslie Niziol, Sina Farsiu

机构 * Department of Biomedical Engineering, Duke University（杜克大学生物医学工程系） ； Department of Ophthalmology and Visual Sciences, University of Michigan（密歇根大学眼科与视觉科学系） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 提出PRIMA框架，通过检索增强生成策展风险-疾病关联专家语料库优化文本编码器，用双编码器预训练策略及四个互补损失函数弥合模态差距，融合特征用于疾病分类，性能优于其他方法。

Salient Knowledge Pathways: Sparse Cross-Modal Routing for Efficient Knowledge-Intensive Multimodal Question Answering

显著知识路径：用于高效知识密集型多模态问答的稀疏跨模态路由

Noor Islam S. Mohammad, Uluğ Bayazıt

专题命中 多模态RAG ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究知识密集型多模态问答，提出SKIP架构，通过问题引导视觉令牌修剪等方法，沿稀疏路径计算路由，结合自适应预算控制器，在五个基准测试中，以更少计算量和更低延迟达到或超越密集基线准确性。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026) Workshop on Efficient Multimodal Question Answering (EMM-QA), Seoul, South Korea. Copyright 2026 by the author(s). (Archival)