RAG / 检索增强生成

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

What Would Fix This RAG Failure? Auditing Counterfactual Response with Paired Evidence Interventions

如何修复此RAG失败？通过配对证据干预审计反事实响应

Wenzhang Du

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

AI总结 本研究提出Pair-ID离线审计方法，通过配对证据干预测量RAG失败的反事实响应，实验发现证据敏感性存在且部分可预测、依赖阅读器，支持离线响应审计框架。

Comments 15 pages, 2 figures, 6 tables

EvoTrustRAG: Evolution-Aware Conflict Attribution and Evidence Handling for Reliable Retrieval-Augmented Generation

EvoTrustRAG：面向可靠检索增强生成的感知演化冲突归因与证据处理

Xi Nie, Hongwei Li, Shenghao Wu, Wenshu Fan, Qiyang Song, Wenbo Jiang

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

AI总结 针对RAG在动态对抗环境中面临的冲突证据挑战，提出无训练框架EvoTrustRAG，通过构建冲突证据图并利用时间关系等进行归因，提升了冲突归因的准确率与宏F1值，降低了协同攻击下的错误率。

An Agentic Generative Large Language Model for Treatment Planning of Colorectal Cancer

用于结直肠癌治疗规划的智能体生成式大语言模型

Mengxian Lyu, Cheng Peng, Tim Jang, Ang Li, Mengyuan Zhang, Ziyi Chen, Leighton Elliott, Tianshi Liu, Lidice Galindo, Chiranjeevi Sainatham, Oscar F. Borja-Montes, Kaleb E. Smith, Ying Zhang, Lichao Sun, Jiang Bian, Gloria Lipori, Duane A. Mitchell, Elizabeth A. Shenkman, Yi Guo, Thomas J. George, Yonghui Wu

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

AI总结 本研究提出智能体生成式大语言模型GatorOnco，经大规模生物医学文本训练与领域适配，在结直肠癌治疗规划的临床评估中性能优于开源LLM，达到专家级水平，可缩小生成式AI在高风险诊疗规划领域的应用差距。

ContextSniper: AntTrail's Token-Efficient Code Memory for Repository-Level Program Repair

ContextSniper: AntTrail的令牌高效代码记忆用于仓库级程序修复

Chiwang Luk, Matin Mohammad Najafi, Zhifeng Jia, Wei Yang, Xiuchang Li, Jinwei Zhu, Yang Ren, Lei Chen, Gao Cong

机构 * Huawei（华为） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ContextSniper，一种令牌高效的代码记忆层，通过精准证据选择、混合检索排序和意图感知上下文门控，在SWE-bench Lite上减少51.5%令牌使用和36.4%成本，修复率仅轻微下降。

Citation Grounding Measures the Oracle: Graph Coverage Determines Reported LLM Hallucination Rates in Law

引用溯源：通过法律引用图检测和减少LLM引用幻觉

Volodymyr Ovcharov

机构 * LEX AI LLC 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出引用溯源（CG）指标，利用乌克兰法院判决的引用图（1.008亿判决，5.02亿边）检测LLM法律引用幻觉，并通过CG-DPO方法（基于真实判决构建偏好对）减少幻觉，在100个法律查询上CG为0.791-0.873，幻觉率13-21%。

Comments 21 pages, 4 figures, 5 tables. Substantially revised: title, framing and several v1 results changed. Adds a coverage sweep and a separability analysis; corrects the DPO configuration, the density-accuracy correlation and the qualitative examples. Code and data: https://huggingface.co/datasets/overthelex/citation-grounding-eval