RAG / 检索增强生成

CuSearch: Curriculum Rollout Sampling via Search Depth for Agentic RAG

CuSearch：通过搜索深度进行课程展开采样以实现代理RAG

Jianghan Shen, Siqi Luo, Xinyu Cheng, Jing Xiong, Yue Li, Jiyao Liu, Jiashi Lin, Yirong Chen, Junjun He

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CuSearch，通过搜索深度贪心分配策略改进代理RAG训练，提升检索监督密度，实验显示在ZeroSearch上性能提升达11.8个精确匹配点。

Comments The paper has been accepted by COLM 2026. Code: https://github.com/MrToser/CuSearch

Training Dense Retrievers with Multiple Positive Passages

利用多正例段落训练密集检索器

Benben Wang, Minghao Tang, Hengran Zhang, Jiafeng Guo, Keping Bi

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

AI总结 本文提出利用多正例段落训练检索器，通过统一对比学习框架分析不同优化目标，发现LSEPair在鲁棒性和性能上表现优异，同时揭示了不同目标对正样本质量的敏感性。

Comments Accepted by KDD 2026

SoK: The Attack Surface of Agentic AI - Tools and Autonomy

SoK：代理AI的攻击面——工具与自主性

Ali Dehghantanha, Sajad Homayoun

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

AI总结 本文系统分析了代理AI的安全风险，提出攻击分类与评估指标，探讨防御措施及开放研究挑战，帮助研究人员和工程师应对代理AI的安全威胁。

$\mathrm{ECI}_{\mathrm{sem}}$: Semantic Residual Effective Contrastive Information for Evaluating Hard Negatives

ECI: 有效对比信息用于评估难负样本

Aarush Sinha, Rahul Seetharaman, Aman Bansal

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (IIT), Kharagpur, India（1. 印度理工学院（IIT）计算机科学与工程系，克哈格布尔，印度） 纠错

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

AI总结 本文提出ECI，一种无需训练的诊断方法，通过冻结的目标编码器嵌入对候选负样本进行排序，其在MS MARCO数据集上展示了优于其他模型的性能，且在不同条件下表现出稳定性。

EviBack: Search-Agent Reinforcement Learning via Evidence-Constrained Teacher Backoff

EviBack：通过证据约束的教师退避进行搜索智能体强化学习

Xiao Ma, Zhiquan Hu, Yi Wei, Chenchen Zhao, Yijun Chen, Jicheng Zhao, Yuming Li, Chuang Dai

专题命中 知识库问答 ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对智能体RAG系统中全零展开组问题，提出EviBack方法，通过证据约束教师退避提供辅助监督。利用全自动管道生成两阶段教师，提升了下游F1等指标，在多个问答基准上取得更好效果。

Euclid-MCP: A Model Context Protocol Server for Deterministic Logical Reasoning via Prolog

欧几里得-MCP：一个通过Prolog进行确定性逻辑推理的模型上下文协议服务器

Bartolomeo Bogliolo

专题命中 知识库问答 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对大型语言模型多步逻辑推理不可靠问题，提出开源的欧几里得-MCP服务器，通过引入欧几里得-IR及支持特定循环的工具接口实现确定性逻辑推理，经评估在处理大问题时效果优于LLMs，可作稳定推理基础。

GraFine: Retrieval-Time Refinement for Efficient Graph RAG over Corpus Graphs

FastInsight: 图形RAG中通过融合运算实现快速且有洞察力的检索

Seonho An, Chaejeong Hyun, Min-Soo Kim

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 FastInsight通过融合运算提升图RAG检索效率和洞察力，改进检索准确性和生成质量。

Comments CIKM 2026

KrishokChat: A Provenance-Traceable Multi-Task Bengali Agricultural Benchmark with Safety-Critical Chemical Advisory

KrishokChat: 一个基于引用的孟加拉语农业咨询数据集与基准

Khan Raiyan Ibne Reza, Sumaiya Tabassum Nimi, Omar Ibne Shahid

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract_cn)

AI总结 提出KrishokChat，首个基于引用的孟加拉语农业指令微调数据集，通过分层知识节点扩展生成14.55万QA对，并引入农夫基准评估，发现微调改善格式但化学剂量泛化仍困难，强调其作为RAG知识库的价值。