RAG / 检索增强生成

Theory-Guided Deception Detection: A RAG-Based Artificial Intelligence Exploration

理论引导的欺骗检测：基于检索增强生成（RAG）的人工智能探索

David M. Markowitz, Timothy R. Levine

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

AI总结 该研究基于欺骗理论开发7个RAG模型，对比4个大语言模型与基线模型的欺骗判断，发现RAG模型反应偏差更低但准确率无显著差异，理论引导AI判断当前参数下不可靠，优化后或有潜力。

OpRAG: A Resource-Deterministic Runtime for GPU-Backed Multi-Stage RAG Workflows

OpRAG：面向GPU支持的多阶段RAG工作流的资源确定性运行时

Arup Kumar Sarker, Mills Staylor, Aymen Alsaadi, Gregor von Laszewski, Shantenu Jha, Geoffrey Fox

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

AI总结 本文提出OpRAG，一种面向GPU多阶段RAG的资源确定性分布式运行时，通过优化编排层降低非模型开销，在多模型多基准测试中显著提升RAG端到端性能。

Comments 14 pages, 6 figures, 5 Tables

SAGE: SLO-Aware Adaptive Retrieval for Production RAG Systems

SAGE：面向生产级RAG系统的感知SLO自适应检索方案

Muhammad Faizan Raza, Shuo, Yang, Satish Mahadevan Srinivasan

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 SAGE是面向生产级RAG系统的感知SLO自适应检索策略，通过模仿学习训练，能动态选段落数，在多数据集与LLM上提升SLO合规率、降本减时延且质量损失小。

Comments 7 pages, 5 figures, 2 tables. Authors' accepted version of a paper published in Proc. IEEE CoDIT 2026. The version of record is available at the DOI below

Journal ref 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), Bari, Italy, 2026, pp. 169-175

Retrieval-Augmented Generation-Based Color Restoration for Low-Light Image Enhancement

基于检索增强生成的低光照图像增强颜色恢复

Li-Wei Lu, Shaou-Gang Miaou

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

AI总结 本研究针对低光照图像增强的系统性颜色偏移问题，提出基于检索增强生成（RAG）的独立颜色恢复后处理模块，可适配多种前端模型并提升颜色相关指标。

Comments 29 pages, 11 figures

RAG-Based Auto-Configuration for Industrial Fieldbus Devices

基于检索增强生成（RAG）的工业现场总线设备自动配置

Aadil Gani Ganie, Saad Ezzini, Naveed Farooz Marazi

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

AI总结 针对工业现场总线设备手动配置的低效易错问题，提出SysName流水线，结合RAG、本地LLM与两级弃权门控，在多协议设备配置任务中实现高效高准确率的端到端自动化，经基准测试与案例验证效果优异。

Mind the Hook: Source-Level Auditing of Privacy Defenses in Retrieval-Augmented Generation

注意钩子：检索增强生成中隐私防御的源级审计

Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang

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

AI总结 该研究针对RAG的黑盒隐私分数解读难题，提出活跃路径审计方法，通过梳理源级钩子、映射泄漏通道、金丝雀验证，复现分析DP与LPRAG防御的隐私效果，贡献方法论与案例研究。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted as a regular paper at the 25th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2026)

Private Anytime Selective-Risk Certification for Federated Retrieval-Augmented Generation: Guarantees and Empirical Limits

面向联邦检索增强生成的私有任意时刻选择性风险认证：保证与经验极限

Sanjeda Akter, Ibne Farabi Shihab, Anuj Sharma

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

AI总结 本研究提出Fed-SRC这一适用于联邦RAG的私有任意时刻选择性风险认证方法，经实验验证其在多数场景下可满足风险保证，性能优于对比方法。

Agentic AI-driven Immersive Simulation: A Knowledge-Aware Virtual Training Platform forHigh Dose Rate (HDR) Brachytherapy

智能体AI驱动的沉浸式模拟：用于高剂量率（HDR）近距离放射治疗的知识感知虚拟训练平台

Ronghua Xu, Kepha Barasa, Manoj Kumal, Xinyun Liu, Weihua Zhou, Xin Qian

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

AI总结 该研究提出一款智能体AI驱动的沉浸式模拟平台，用于HDR阴道圆柱近距离放射治疗虚拟训练，集成VR、移动计算与RAG技术，经原型验证可提供高保真无风险训练环境，具备合适延迟与高RAG支持质量。

Defending Retrieval-Augmented Intrusion Detection Against Knowledge Poisoning and Prompt Injection

防御检索增强型入侵检测系统免受知识投毒与提示注入攻击

Kaysarul Anas Apurba, Md. Hasibul Hasan, Mahedee Zaman Moon, Sk. Md. Mizanur Rahman, Atsuo Inomata

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

AI总结 本文提出RAG-IDS三层多智能体入侵检测框架，通过软信任评分、LECC和提示净化的检索边界防御，可在知识投毒与提示注入攻击下恢复分类质量，在CIC-UNSW-NB15数据集上表现出良好的防御效果。

Comments 14 pages with Appnedix, 11 figures. Submitted to IEEE CIC 2026, Research Track (double-blind review)

SodaMem: Evidence-Grounded Temporal Graph Memory for LLM Agents

SodaMem：面向大语言模型智能体的基于证据的时序图记忆

Fengrong Wan, Chengcan Wu, Ningtao Lyu

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

AI总结 针对LLM智能体对话的时效性、来源追溯等问题，提出基于证据的时序图记忆SodaMem，在LongMemEval-S上以Flash级花费达到高准确率，性能优于部分高成本系统。

Guardian Crawler: Retrieval-First Knowledge Discovery with Bounded LLM Augmentation for Noisy Web Intelligence

Guardian Crawler：面向噪声网络智能的、结合受限大语言模型增强的检索优先型知识发现方法

Joshua Castillo, Santosh Nukavarapu, Ravi Mukkamala

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

AI总结 Guardian Crawler是面向噪声网络智能的检索优先型测试平台，结合BM25与风险感知重排序等技术，在合成语料库实验中取得较高检索分数，可用于知识发现与证据摘要生成。

Comments 8 pages, 2 figures. Accepted as a Short Paper at KDIR 2026 (International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval)

Controlled Memory Interference in Continual LLM Agents

持续大型语言模型智能体中的可控记忆干扰

Ao Ding, Hongzong LI, Shiqin Tang, Li Zhang, Liang Chen, Xuyang Chen, Zi Liang

机构 * China University of Geosciences (Beijing)（中国地质大学（北京）） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； École polytechnique fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出可控记忆干扰（CMI）框架，揭示记忆进化受经验相互作用影响，为持续大型语言模型智能体的记忆系统提供诊断与学习方法，提升记忆更新区分度与任务性能。

VeriForge: Mitigating Latent Knowledge Gaps in Narrative Drafting via Mixed-Initiative Scaffolding

VeriForge：通过混合式主动脚手架缓解叙事创作中的潜在知识缺口

Ruqi Sun, Jiaping Li, Wenhui Tao, Ximing Zheng, Yuefeng Tan, Jiahao Wei, Yuxin Ma

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

AI总结 VeriForge是混合式主动写作系统，通过主动内联高亮、双流查询、空间知识画布三种机制，帮助作者识别叙事创作中的潜在知识缺口，提升领域知识整合能力，获用户与专家认可。

Comments 14 pages, 5 figures, Accepted by UIST'26

From Relevance to Execution Utility: Reward-Aware Dynamic Execution Gating for Skill-Based LLM Agents

从相关性到执行效用：面向基于技能的大语言模型智能体的奖励感知动态执行门控

Liang He, Jingbo Wen, Hongyu Gu, Hao Li, Haoyu Wang, Yixiong Chen, Kangning Cui, Xilu Wang

机构 * Tongji University（同济大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nankai University（南开大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 针对基于技能的LLM智能体执行决策难题，提出RADEG轻量型决策层，通过学习代理模型预测执行效用，在288个rollout的评估中减少不必要执行并优于基线方法

PreGress: Ranking-Native Pre-training and Prompting for Graph Node Ranking

PreGress：面向图节点排序的原生排序预训练与提示学习框架

Lujie Ban, Jiasheng shi, Yingli Zhou, Kaiwen Xue, Daiyin Wang, Xubin Li, Shuanghua Li, Chenhao Ma

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

AI总结 PreGress是首个原生排序预训练与提示学习框架，通过多任务预训练与轻量提示模块，在低开销下实现了多节点排序任务的优异性能。

Difficulty-Gated Fusion of Reasoning Views for Temporal Retrieval

面向时序检索的推理视图难度门控融合

Jamie Holdcroft, Abdelrahman Abdallah, Adam Jatowt

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

AI总结 该研究针对时序检索中多改写视图融合的精度问题，提出查询难度门控的推理视图融合方法，在Tempo基准上提升了6种检索器的性能，且增益显著。

Comments Accepted at CIKM 2026

Tevatron-Elastic: A Unified Abstraction for Training Elastic Retrievers and Rerankers

Tevatron-Elastic：用于训练弹性检索器和重排序器的统一抽象

Yu Wang, Shengyao Zhuang, Xueguang Ma, Zongyu Wu, Jimmy Lin, Vivek Srikumar, Zhichao Xu

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

AI总结 Tevatron-Elastic提出统一抽象，可训练支持多种规模的检索器与重排序器，验证显示其成本低且加速效果显著，发布相关框架与检查点。

SkillReason: Reasoning-Enhanced Agent Skill Retrieval for Implicit User Requests

SkillReason：面向隐式用户请求的推理增强型智能体技能检索

Donghong Jiang, Endian Lin, Luoping Cui, Hanqing Liu, Mingjie Liu, Fan Yang, Hong Wang, Zhao Yang, Chuang Zhu

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

AI总结 针对隐式用户请求的技能检索难题，提出两阶段框架SkillReason，结合推理增强训练，在SkillReason-Bench等三个基准上取得最优性能，缩小任务目标与技能能力的语义差距。

InSituANN: Revisiting IVF for PCIe-Efficient Billion-Scale Vector Search

InSituANN：为PCIe高效的十亿级向量搜索重新审视IVF

Yuemeng Xu, Zongxi Liu, Junyu Long, Yiming Huang, Jiarui Guo, Yangyujia Wang, Jiachen Xu, Dongyuan Yu, Zongwei Lv, Tong Yang

专题命中 向量检索 ：vector search(title,abstract)；RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.DB

AI总结 InSituANN是一种基于IVF的ANNS引擎，将基础向量存于主机内存、就地执行精细搜索，在单个商用GPU上实现十亿级向量搜索，大幅提升吞吐量并开源。

Comments 16 pages, 19 figures

VDGR-RAG: Vectors, Directories, Graphs, and Reflection Are All You Need for Unified Reasoning over Hierarchical Enterprise Knowledge

VDGR-RAG：向量、目录、图与反思——统一分层企业知识推理所需的一切

Wenqi Chen, Haofei Yang, Rui Yang, Fangming Li

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；vector search(abstract)；knowledge retrieval(abstract)

AI总结 针对现有RAG方法在企业知识问答中存在的局限，提出整合向量、目录、图与反思的VDGR-RAG智能体GraphRAG系统，经实验其在召回率和准确率上均优于多种RAG基线。

Forgotten History or Test-of-Time? Retrospect and Prospect on RAG from an IR Perspective

被遗忘的历史还是时间的考验？从信息检索视角回顾与展望检索增强生成（RAG）

Xiaoyan Zhao, Yujie Cai, Yang Zhang, Grace Hui Yang, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Georgetown University（乔治城大学） 纠错

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

AI总结 本文从IR视角指出RAG核心思想源于21世纪初的经典研究，提出将LLM视为旧QA架构的新接口层，其前期工作可指导下一代RAG设计，促进跨领域整合。

AnchorFold: A Focus-Then-Fold Framework via Recursive Attention Propagation for Efficient Multi-Vector Visual Document Retrieval

AnchorFold：基于递归注意力传播的“先聚焦后折叠”高效多向量视觉文档检索框架

Haoyu Zuo, Yibo Yan, Xin Zou, Shuliang Liu, Yi Cao, Mingdong Ou, Xuming Hu

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 AnchorFold是无训练的文档侧索引压缩框架，通过递归注意力传播实现先聚焦后折叠，在多数据集多骨干下，强压缩时仍保持高检索性能，优于同类无训练基线。

Comments 24 pages, 7 figures

RAGMesh with FaME-G2E: Long-Form Text-Driven 3D Face Generation and Editing

结合FaME-G2E的RAGMesh：长文本驱动的3D人脸生成与编辑

Hao Li, Ju Dai, Feng Zhou, Mengting Shi, Haofei Wang, Zhen Song, Wei Zhou, Lei Li, Junjun Pan

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shanxi University of Finance and Economics（山西财经大学） ； North China University of Technology（北方工业大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究构建了含文本-网格等标注的FaME-G2E数据集，提出RAGMesh框架，含MSRF模块与AdaRAGS约束，在3D人脸生成编辑任务上性能优于现有方法。

AkasicDB: Demonstrating Omni RAG with a Unified Vector-Graph-Relational DBMS

AkasicDB：展示基于统一向量-图-关系型数据库管理系统的全模态检索增强生成（Omni RAG）

Geonho Lee, Jeongho Park, Donghyoung Han, Min-Soo Kim

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；vector search(abstract)；分类 cs.AI、cs.DB

AI总结 AkasicDB是一款支持在单一框架内协同执行向量、图、关系操作的数据库系统，可实现全模态检索增强生成（Omni RAG），演示显示其性能优于仅向量方法，且暴露了现有数据库架构的局限。

Comments SIGMOD 2026 demonstration

Journal ref SIGMOD Companion 2026, pp. 70-73

KGCaRe: Explainable Complex Conditional Question Answering using Automatic Knowledge Graph Construction and Context Retrieval with LLMs

KGCaRe：结合自动知识图谱构建与大语言模型上下文检索的可解释复杂条件问答方法

Ghanshyam Verma, Simanta Sarkar, Devishree Pillai, Hotaka Shiokawa, Yourong Xu, Fiona Veazey, Peter Hubbert, Hui Su, Paul Buitelaar

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

AI总结 该研究针对LLM与RAG处理复杂条件问答时在特定领域表现不佳的问题，提出KGCaRe混合方法，结合KG构建、迭代图遍历与神经检索，在多类LLM及数据集上优于现有基线。

Stateful Multi-Agent LLMs for Cross-View Interface Alignment in Automotive Model-Based Systems Engineering

面向汽车基于模型的系统工程的有状态多智能体大语言模型，用于跨视图接口对齐

Aleksei Velsh, Nenad Petrovic, Alois Knoll

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 针对LLMs在汽车MBSE中引发的架构漂移问题，提出有状态多智能体验证流水线，在ADAS场景中实现97%实体可追溯性等指标，证明对抗性审核可让LLMs可靠生成零错误MBSE架构。

RAG-Audio: Retrieval-Augmented Generation for Faithful Brain-to-Audio Reconstruction

RAG-Audio：用于忠实脑电信号到音频重建的检索增强生成

Ambuj Mehrish, Sebastiano Vascon

机构 * CVML Lab（CVML实验室） 纠错

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

AI总结 RAG-Audio通过检索真实音频样本初始化生成器采样轨迹，缓解脑电到音频生成的先验主导问题，在Brain2Music数据集上提升了刺激识别准确率并大幅降低Fréchet音频距离。

Integrated Multimodal AI System for Retrieval-Augmented Reasoning, Object Sensing, and Damage Analysis

用于检索增强推理、物体感知与损伤分析的集成多模态AI系统

Kalelo Dukuray, Israel Pina, Evan Perez, Erika Ardiles-Cruz, Jie Wei

机构 * City College of New York（纽约城市学院） ； Air Force Research Lab（空军研究实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出整合RAG、热谱感知等技术的多模态AI系统，用于损伤评估，通过多模块对比实验验证了其在提升推理准确性、鲁棒性及跨场景检测方面的优势。

AquiLLM: An Architecture for Supporting Tacit Knowledge Capture in Research Groups

AquiLLM：支持研究群体中隐性知识捕获的架构

Jack Stark, Srinath Saikrishnan, Vikram Seenivasan, Bernie Boscoe, Andrew Lizarraga, Tuan Do

机构 * Southern Oregon University（南俄勒冈大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 AquiLLM是一款采用开放权重模型的开源模块化RAG-LLM框架，经领域专家反馈优化了架构与功能，可支持研究群体捕获隐性知识，助力AI贴合科研实践。

Comments Accepted for publication in the NGEN-AI 2026 proceedings

Temporal Misgrounding in Legal RAG: A Versioned-Corpus Benchmark for French Tax Law

法律检索增强生成（RAG）中的时间错位：面向法国税法的版本化语料库基准

Rose Cymbler, Daniel Guez, Laurent Fabre

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对法律RAG的时间错位问题，构建法国税法版本化语料库基准FiscalQA Pro，发现现有模型时间推理能力差，端到端多版本检索器性能优异，还发布了相关数据集与代码。

Comments 13 pages, 1 figure, 4 tables. Accepted at the ICML 2026 Workshop on AI for Law (AI4Law), Seoul. Code and data: https://github.com/rosecymbler/fiscal-fr-bench