RAG / 检索增强生成

Field Aware Agent Skill Retrieval

领域感知智能体技能检索

Paimon Goulart, Liang Wu, Kelly Wan, Evangelos E. Papalexakis, Liangjie Hong

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

AI总结 本研究针对终身学习智能体技能检索瓶颈，提出领域感知的技能表示方法，通过保留技能的多字段结构计算相似度，在 SkillRet 和 SRA-Bench 基准上取得优于拼接基线的检索效果，且优势随技能库规模增大而提升。

RICE-PO: Turning Retrieval Interactions into Credit Signals for Reasoning Agents

RICE-PO：将检索交互转化为推理智能体的信用信号

Mingchen Li, Hansi Zeng, Zhuo Qian, Jiatan Huang, Sunjae Kwon, Hamed Zamani, Hong Yu

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Texas Tech University（得克萨斯科技大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） 纠错

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

AI总结 提出RICE-PO框架，通过将检索交互转化为局部学习信号，解决推理型检索智能体在训练中推理步骤的信用分配问题，在BRIGHT和BEIR上优于基线。

CRINN: Contrastive Reinforcement Learning for Approximate Nearest Neighbor Search

CRINN：用于近似最近邻搜索的对比强化学习

Xiaoya Li, Albert Wang, Guoyin Wang, Chris Shum, Jiwei Li

机构 * DeepReinforce Team（深强化团队） 纠错

专题命中 向量检索 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.DB

AI总结 研究针对近似最近邻搜索算法，提出CRINN新范式，将其优化视为强化学习问题，以执行速度为奖励信号，实验证明该方法在多个基准数据集上有效，且其成功验证了强化学习增强语言模型用于算法优化的有效性。

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Trace Only What You Need: Structure-Aware On-Demand Hypergraph Memory for Long-Document Question Answering

仅追踪所需：面向长文档问答的结构感知按需超图记忆

Xiangjun Zai, Xingyu Tan, Chen Chen, Xiaoyang Wang, Wenjie Zhang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； University of Wollongong（伍伦贡大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出DocTrace，一种多智能体RAG框架，通过查询触发的知识组织、文档结构感知和经验引导推理，解决长文档问答中知识组织成本高、结构利用不足和推理经验无法复用的问题，在三个数据集上取得最佳性能。

Prompt-Driven Simulation with Feature Perturbation for Cross-Domain Few-Shot Object Detection

面向跨域小样本目标检测的、结合特征扰动的提示驱动模拟方法

Linhai Zhuo, Junxi Cai, Tianwen Qian, Qingping Zheng, Yang Liu

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出PSP-FSOD框架，结合提示驱动域模拟与特征扰动正则化，缓解跨域小样本目标检测的域偏移与标注数据不足问题，在多个基准上实现性能提升。

PICopilot: An LLM-based Agentic Framework for Assisting Photonic Integrated Circuit Design via Script Generation

PICopilot：一种基于大语言模型的智能体框架，通过脚本生成辅助光子集成芯片设计

Xiaohan Jiang, Zeyu Li, Wei Zhang, Jiang Xu

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

AI总结 PICopilot是首个基于LLM的智能体框架，通过带反馈机制的多智能体架构与专用RAG流程，成功完成全部48项PIC脚本任务，性能优于其他LLM方法及通用RAG的GPT-5。

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