RAG / 检索增强生成

TS-RAG: Retrieval Augmented Generation for Time Series Forecasting

TS-RAG：面向时间序列预测的检索增强生成

Yixiong Xiao, Congxi Xiao, Jingbo Zhou

机构 * Baidu, Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 针对时间序列预测模型的局限，提出TS-RAG框架，引入参考token融合输入与检索序列信息，在多个真实预测基准上实现最优性能。

Where Privacy Risk Lives in English-Source Multilingual RAG: A Stage-Decomposed Audit Across Five Query Languages

英语源多语言检索增强生成（RAG）系统的隐私风险所在：五种查询语言下的阶段分解审计

Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对英语源多语言RAG系统，通过含五种查询语言的两阶段防御审计发现，非英语语言仍存在残留PII泄露，附加黄金文档可阻断多数残留单元，后续计划开展独立MT与非Qwen判别器的复现工作。

M$^3$Prune: Hierarchical Collaborative Pruning for Efficient Multi-Modal Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation

M³Prune：面向高效多模态多智能体检索增强生成的分层协同剪枝

Taolin Zhang, Weizi shao, Zijie Zhou, Chen Chen, Daiyang Yu, Tingyuan Hu, Chengyu Wang, Xiaofeng He

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

AI总结 M³Prune是优化多模态多智能体检索增强生成的分层协同剪枝框架，通过剪枝冗余通信边提升性能与token效率，实验中优于单智能体及多智能体基准系统。

Comments Accepted by ACM MM2026

Simulator-Grounded Large Language Models for Industrial Causal Reasoning: Tool-Use, Structured Injection, and Plant-Portable Retrieval for Wastewater Treatment Decision Support

面向工业因果推理的模拟器驱动大语言模型：用于污水处理决策支持的工具使用、结构化注入及工厂可迁移检索

Gary Simethy, Daniel Ortiz Arroyo, Petar Durdevic

机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究对比三种适配Qwen2.5-32B-Instruct模型的方法，在污水处理因果问答任务中，DRR检索器兼具高准确率、跨工厂迁移能力及训练高效性，优于其他方法与基线。

Comments 20 pages, 2 figures, 8 tables. Preprint submitted to Elsevier

Gryphon-v2: One Model in Place of a Cascade - Generate-and-Rank Recommender with Rollout Distillation

Gryphon-v2：替代级联的单一模型——带Rollout蒸馏的生成排序推荐系统

Anna Lipkina, Daria Tikhonovich, Viktor Yanush, Mariia Ulianova, Oleg Sorokin, Vladislav Dodonov, Ilya Murzin, Denis Burshtein, Nikolay Savushkin

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

AI总结 Gryphon-v2是替代多阶段级联推荐系统的单一模型，采用生成排序架构与Rollout蒸馏技术，在Yandex Music的在线实验中使活跃用户增1.41%且服务延迟相当。

Training-Free Token-Level Steering for LLM Personalized Co-Writing

面向LLM个性化协同写作的无训练令牌级引导

Wenhao Mao, Chengbin Hou, Weixiao Wang, Jialiang Zhu, Min Liu, Yibin Hao, Hairong Lv

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

AI总结 针对LLM个性化协同写作的需求，提出无训练框架SteerWrite，无需梯度更新即可适配专业领域，在多数据集、指标和模型上实现SOTA性能，大幅降低人工编辑工作量。

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。

Learning from Failures: Retrieval-Centric CoT via Hard Negatives for Unified Multimodal Retrieval

从失败中学习：基于难负例的以检索为中心的思维链用于统一多模态检索

Zelong Sun, Jun Wang, Kaicheng Yang, Tiancheng Gu, Ziyong Feng, Zhiwu Lu

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 该研究提出UniME-R1框架，通过基于难负例的以检索为中心的思维链（RC-CoT）学习从检索失败中优化，在多模态检索基准上提升了性能。

Comments 26 pages,10 figures,14 Tables