RAG / 检索增强生成

How retriever redundancy and diversity impact RAG effectiveness

检索器冗余性与多样性如何影响检索增强生成（RAG）的有效性

Jonathan J Ross, Bevan Koopman, Anton van der Vegt, Guido Zuccon

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

AI总结 本研究探究RAG中检索文档的冗余性与多样性对答案正确性的影响，发现重复冗余与LLM转述无显著增益，而多样文档可将正确性提升17%-47%，并揭示其提升源于体裁多样性，为RAG检索方法优化提供方向。

NEURON: A Neuro-symbolic System for Grounded Clinical Explainability

NEURON：一种面向临床可解释性的神经符号系统

Anuradha Chandrasekaran, Dimitrios Zikos, Mutlu Mete, Alan Pang, Brady D. Lund, Kewei Sha

机构 * University of North Texas（北卡罗来纳大学达顿分校） ； Texas Tech University Health Sciences Center（德克萨斯农工大学健康科学中心） 纠错

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 NEURON结合医学本体和机器学习模型，提升预测可靠性与临床可解释性，通过RAG层生成自然语言解释，在MIMIC-IV数据集上提升AUC至0.84-0.88。

MathForm: Scaling Mathematical Autoformalization with Knowledge Retrieval and Verification-Guided Refinement

MathForm：结合知识检索与验证引导的迭代优化实现数学自动形式化的规模化

Lushi Pu, Weiming Zhang, Xinheng Xie, Zixuan Fu, Bingxiang He, Hengyu Zhao, Hongya Lyu, Xin Li, Jie Zhou, Yudong Wang

机构 * ModelBest Inc.（ModelBest公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出MathForm框架，结合Mathlib知识检索与验证引导迭代优化构建Lean 4数据集，训练的MathForm-8B在多项基准测试中超越同类模型，实现了数学自动形式化的性能提升。

Comments 25 pages, 6 figures, 8 tables

Retrieval Grounding Latent Reasoning for Dense Retrieval

用于密集检索的检索 grounding 潜在推理

Gang Zhou, Xiongxi Yu, Hu Tian, Yang Wei, Lu Pan, Ke Zeng, Shibiao Xu, Xiaolong Zheng

机构 * Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 本文提出用于密集检索的 RGLT 框架，结合过程监督蒸馏与检索 grounding 监督优化潜在推理轨迹，在推理密集型检索基准上优于基线且保持高效推理。

VISOR: Agentic Visual Retrieval-Augmented Generation via Iterative Search and Over-horizon Reasoning

VISOR: 通过迭代搜索和超视距推理实现基于视觉检索的增强生成

Yucheng Shen, Jiulong Wu, Jizhou Huang, Dawei Yin, Lingyong Yan, Min Cao

机构 * Soochow University（苏州大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 VISOR通过结构化证据空间和动态轨迹机制解决多步推理中的视觉证据稀疏和搜索漂移问题，实现高效长视距视觉推理。

Model-agnostic Retrieval-Augmented Extended Forecasting for time series

模型无关的检索增强扩展预测用于时间序列

Juan Pablo Villa Serna, Rohan Asthana, Vasileios Belagiannis

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

AI总结 该研究提出模型无关的RAEF方法，通过改进检索与聚合机制提升时间序列预测性能，其效果优于RAF，兼具高效性与竞争力，可替代微调用于时间序列预测的领域适配。

Comments 6 pages, 1 figure

S2Dialog: Multimodal Dialogue Retrieval with Semantic and Acoustic-Style Modeling

S2Dialog：结合语义与声学风格建模的多模态对话检索

Xueqi Wang, Zhigang Wang, Runqing Zhang, Zhenqi Jia, Junfeng Zhao

机构 * College of Computer Science, Inner Mongolia University（内蒙古大学计算机学院） ； University of Electronic Science and Technology of China, Shenzhen Campus（电子科技大学深圳校区） 纠错

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

AI总结 研究针对现有多模态对话检索方法无法捕捉对话全局语义与风格一致性的问题，提出S2Dialog框架，结合对话级文本与声学检索器及对比学习，在DailyTalk数据集上实现出色检索性能。

LLM-Based Generative Retrieval for Snapchat Content Recommendation

基于大语言模型的生成式检索用于Snapchat内容推荐

Liam Collins, Jiwen Ren, Donald Loveland, Bhuvesh Kumar, Clark Mingxuan Ju, Xuan Guo, Mo Li, Alvin Hou, Yi Cui, Peng Yang, Jian Wang, Saud Afzal Shafi, Nga Than, Ruiming Lu, Wenfeng Zhuo, Dongheng Li, Lili Zhang, Mingtao Zhang, Jinchao Ye, Vincent Xue, Chunhui Zhu, Neil Shah

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

AI总结 该研究针对将预训练LLM转化为生成式检索器的挑战，设计了SnapLGR系统，通过三项核心优化实现了Snapchat短视频推荐效果的提升。

SkillSight: Calibrating Generic Content Bias for Skill Retrieval

SkillSight：通过共享描述实现准确技能检索

Jinying Xiao, Bin Li, Xiaopeng Li, Jianling Li, Jiacheng Jie, Xiaodong Liu, Ma Jun, Chao Wang, Nyima Tashi, Jie Yu

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体技能检索问题，提出SkillSight框架，通过语义和词汇空间校准共享背景，减少偏差，实验证明该方法能提升检索指标，在端到端评估中表现出色且速度快，实现准确高效的技能选择。

Comments 9 pages, 4 figures

READ: A Retrieval-Alignment Diffusion Framework for Structure-based Drug Design

READ：一种用于基于结构的药物设计的检索-对齐扩散框架

Dong Xu, Zhangfan Yang, Junchuang Cai, Sisi Yuan, Zexuan Zhu, Jianqiang Li, Junkai Ji

机构 * School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shenzhen University（深圳大学） ； National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology（大数据系统计算技术国家工程实验室） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Nottingham Ningbo（诺丁汉大学宁波校区） ； Department of Computing（计算学院） 纠错

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

AI总结 针对现有SBDD模型忽略蛋白-配体复合物相似性及数据有限的问题，提出READ检索-对齐扩散框架，在标准化对接评估中表现优于现有方法，为早期药物计算命中物生成提供实用框架。

Comments 15 pages, 8 figures. Supplementary material is included as an ancillary file. Accepted for publication in IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics