RAG / 检索增强生成

TA-RAG: Tone Awareness as a Design Imperative for Retrieval-Augmented Generation

TA-RAG：将语气感知作为检索增强生成的设计要务

Yong-Bin Kang, Anthony McCosker

机构 * Swinburne University of Technology（斯威本科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对标准RAG系统存在的语境脱耦问题，提出TA-RAG框架，将交流对齐与事实准确性并列为核心设计目标，明确语气感知是高风险语境下RAG系统的设计要务。

Skill-RAG: Failure-State-Aware Retrieval Augmentation via Hidden-State Probing and Skill Routing

Skill-RAG: 通过隐藏状态探测与技能路由实现故障状态感知的检索增强

Kai Wei, Raymond Li, Xi Zhu, Zhaoqian Xue, Jiaojiao Han, Jingcheng Niu, Fan Yang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； TU Darmstadt（图腾斯大学） ； Wake Forest University（威克森林大学） 纠错

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

AI总结 提出Skill-RAG框架，通过轻量级隐藏状态探测器和基于提示的技能路由器，在检索失败时诊断原因并选择四种技能（查询重写、问题分解、证据聚焦、退出）纠正查询-证据错位，显著提升多轮检索后困难案例的准确性。

When Context Bites: Detecting RAG Poisoning via Document-Level Attention Collapse

当上下文产生危害：通过文档级注意力崩溃检测RAG中毒

Yingtao Ren, Ziyi Zhao, Yiwei Fu, Xiao Luo, Yu-Cheng Chang, Chin-Teng Lin

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

AI总结 针对RAG中毒攻击现有检测方法失效的问题，提出基于文档级注意力崩溃的轻量级检测框架D-SCAN，可在攻击未改变最终答案时也实现有效检测。

Comments Accepted by SIGIR2026

Exact Adaptive Hybrid Retrieval Without Fixed Top-L Cutoffs

无固定Top-L截断的精确自适应混合检索

Chunran Zhang

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

AI总结 该研究针对RAG系统固定Top-L截断融合的问题，提出EAHR方法，以完整列表加权RRF的Top-K为目标，通过PVS和PBM实现自适应精确检索，可复现完整列表Top-20并显著降低延迟。

Comments 10 pages, 4 figures, 1 table

Rhetorical-Role-Aware Retrieval-Augmented Generation for Legal Question Answering over Indian Supreme Court Judgments

面向印度最高法院判决的法律问答的修辞角色感知检索增强生成

Sayed Ayaan Ahmed Sha, Sangeetha Sivanesan, Anand Kumar Madasamy, Navya Binu

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

AI总结 该研究针对印度最高法院判决的法律问答任务，提出含修辞分块、融合检索等模块的领域增强RAG框架，经DeepEval评估效果良好，凸显法律AI系统需领域特定增强。

Does More Retrieved Evidence Help Visual Retrieval-Augmented Generation with Diffusion Language Models?

更多检索到的证据是否有助于基于扩散语言模型的视觉检索增强生成？

Jiankun Wang, Yisen Gao, Ziwei Zhang, Xingcheng Fu, Jiaxin Bai, Chen Gao

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

AI总结 针对基于扩散语言模型的视觉检索增强生成，研究发现无条件扩大检索证据会因语义冲突降低准确率，提出无需训练的基于熵的候选过滤框架，可平均提升答案准确率2.62个百分点。

Beyond Top-K: Replacing Black-Box Retrieval with Interpretable Agentic Operations

超越Top-K：用可解释智能体操作替代黑盒检索

Sagar Tamang, Ayush Vyas, Tabarakul Hazarika

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

AI总结 该研究针对长文档检索的结构缺陷，提出无嵌入智能体检索框架READ，在政府财务报告数据集上显著优于密集检索，且性能提升源于操作界面，同时发现BM25与READ无统计差异。

Comments 20 pages, 5 figures, 14 tables. Code, benchmark, and full result trajectories: https://github.com/twospoon/READ

PsychoAgent: An Affect-Sensitive Cognitive Architecture for Conflict-Aware Memory in LLM Agents

PsychoAgent：面向大语言模型智能体的、具备冲突感知记忆的情感敏感认知架构

Mohammad Amanlou, Parham Abed Azad, Farbod Davoodi, Mostafa Masumi, Behnam Bahrak, Abdol-Hossein Vahabie

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran（德黑兰大学工程学院电气与计算机工程学院） ； Sharif University of Technology（谢里夫理工大学） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） ； Tehran Institute for Advanced Studies, Khatam University（哈塔姆大学德黑兰高等研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出PsychoAgent架构，分离事实与情感记忆并通过冲突感知控制器整合，在三类冲突场景中其冲突关键记忆检索率优于相关基线，为LLM智能体建模类人冲突效应提供了可检查机制。

Comments 12 pages main paper + 10 pages supplementary material; supplementary material included

Retrieval-Constrained Policy Optimization for Attack Technique Extraction from Cyber Threat Intelligence

用于从网络威胁情报中提取攻击技术的检索约束策略优化

Jiayun Zhang, Junshen Xu, Zejun Xie, Yi Fan

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

AI总结 研究针对CTI文本提取MITRE ATT&CK技术的挑战，提出两阶段框架TTP-R1，在四个CTI基准测试中F1值最优，子技术级F1超带检索增强的Claude Sonnet 4.5且推理速度更快

Comments Accepted to the AI Agent for Information Retrieval (Agent4IR) Workshop at KDD 2026

H+ Embedding: Harmonizing Global and Token-Level Retrieval with Context-Dependent Phrases

H+嵌入：利用上下文相关短语协调全局与词元级检索

Shusen Zhang, Junyi Hu, Ye Feng, Ziteng Wang, Zhaoyuan Pan, Xiaojun Yuan, Jiangshou Hong, Guosheng Dong, Xiangzhi Wang

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

AI总结 该研究提出H+嵌入多粒度检索器，以上下文相关短语为中间检索单元，在16项任务中提升检索效果，且降低了向量使用成本，为实用检索系统提供了质量与成本的平衡方案。

Comments 14 pages, 4 figures

CustomDance: Customized 3D Dance Generation with Coarse-to-Fine Human-Centered Interactive Control

CustomDance：基于以人为中心的粗到细交互式控制的定制化3D舞蹈生成

Xulong Tang, Kaixing Yang, Xiaohu Guo, Prabhakaran Balakrishnan, Rawan Alghofaili

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 CustomDance是基于粗到细交互式控制的定制化3D舞蹈生成系统，通过三阶段流程实现AI辅助编舞，在定量和定性比较中优于基线，为用户提供全面控制。

Index SLM Technical Report

索引SLM技术报告

Tianjiao Li, Lusheng Zhang, Shien He, Xiaojing Liu, Tianxing Yan, Mengran Yu, Ziang Cui, Kai Zhao, Yang Liu, Yuxin Li

机构 * Bilibili（哔哩哔哩） 纠错

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 哔哩哔哩开发Index-1.9B系列小语言模型，包括基础模型等四个模型。预训练采用特定方法，Index-1.9B-Base在标准基准测试表现出色，还进行了多项控制研究，所有模型及评估代码已公开。

Comments 16 pages, 9 figures. v2: updated author list (added Yang Liu and Yuxin Li; marked core contributors and project lead) and added a release-date note on the first page

LitTraceQA: A Benchmark for Multi-Stage Grounding and Verification in Scientific Question Answering

LitTraceQA：面向科学问答的多阶段溯源与验证基准

Xuye Liu, Yimu Wang, Peng Shi, Bo Xue, Xiangrui Ke, Songcheng Cai, Kath Choi, Di Wu, Freda Shi, Krzysztof Czarnecki

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Amazon（亚马逊公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出LitTraceQA基准，用于科学问答的多阶段溯源与验证，提供含多类型证据的问答数据，可评估系统的论文检索、证据溯源及答案准确性，助力生成可验证的科学问答结果。

Comments Work in Progress

CoinRAG: Contextualized Information Nugget KV Cache Reuse for Long-Context RAG

CoinRAG：面向长上下文RAG的上下文信息 nugget KV缓存复用

Gyuwan Kim, Cheoneum Park, Tao Yang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Hanbat National University（韩bat国立大学） 纠错

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

AI总结 CoinRAG通过两阶段检索识别检索块内与查询相关的细粒度语义单元，复用其KV缓存优化长上下文RAG，在低延迟约束下降低运算成本并提升问答F1值。

Taxonomy-Driven Analysis of Open-Source AI Risk Mitigation Tools

分类驱动的开源AI风险缓解工具分析

Afreen Alam, Evgenija Popchanovska, Ana Gjorgjevikj, Maryan Rizinski, Lubomir T. Chitkushev, Irena Vodenska, Dimitar Trajanov

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

AI总结 本研究提出分类驱动的协议，将21种开源AI风险缓解工具映射到MIT分类法，发现工具在治理等领域存在缺口，为企业AI风险缓解提供实用框架。

INTRYGUE: Induction-Aware Entropy Gating for Reliable RAG Uncertainty Estimation

INTRYGUE：面向可靠RAG不确定性估计的诱导感知熵门控

Alexandra Bazarova, Andrei Volodichev, Daria Kotova, Alexey Zaytsev

机构 * Applied AI Institute（应用人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出INTRYGUE方法，通过诱导头激活模式门控预测熵，解决RAG中熵基不确定性估计的机械悖论问题，提升hallucination检测性能。