RAG / 检索增强生成

GraphLoom: Reliability-Calibrated Graph Evidence Routing for Multimodal KG-RAG

GraphLoom：面向多模态KG-RAG的可靠性校准图证据路由

Zafar Ali, Asad Khan, Aalia Malik, Pavlos Kefalas

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Aristotle University（亚里士多德大学） ； Dashub（达舒布） 纠错

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

AI总结 提出GraphLoom框架，通过可靠性校准的图证据路由实现多模态KG-RAG，在ScienceQA等数据集上提升了答案质量与证据忠实度。

SMA: Who Said That? Auditing Membership Leakage in Semi-Black-box RAG Controlling

SMA：谁说的？半黑盒RAG控制中的成员泄露审计

Shixuan Sun, Siyuan Liang, Jianjie Huang, Jingzhi Li, Xiaochun Cao

机构 * Sun Yat-Sen University（孙中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Chinese Academy of Science（中国科学院大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 本研究针对半黑盒RAG控制中的成员泄露问题，提出首个源感知成员审计SMA，通过零阶优化归因估计机制与跨模态归因技术，实现生成内容的细粒度来源归因，为复杂生成系统的数据来源审计提供新视角。

Hypergraph-based Multimodal Retrieval-Augmented Generation with Incremental Refinement

基于超图的多模态检索增强生成与增量优化

Shenao Chen, Yidan Xu, Xiangmin Han, Rundong Xue, Duanpo Wu, Yuhan Gao, Chenggang Yan, Yue Gao

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有多模态检索增强生成系统的二元连接局限与优化冗余问题，提出Hyper-M2RAG框架，通过多模态超图建模与锚点驱动的增量优化机制，在多模态基准数据集上实现优于现有方法的性能。

Comments Accepted to the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026)

GenRouter: Unified Workflow Routing for Agentic Image Generation

GenRouter：面向智能体图像生成的统一工作流路由

Harold Haodong Chen, Zhiyu Hou, Wen-Jie Shu, Weilin Ruan, Yingjie Xu, Litao Guo, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； SUSTech（南方科技大学） ； ZODA ； CUHK（香港中文大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：knowledge retrieval(abstract)

AI总结 GenRouter是首个智能体图像生成的统一工作流路由框架，通过需求分析、经验匹配、帕累托过滤实现自适应路由，可大幅降低计算开销与延迟并提升视觉对齐效果。

Comments Code: this https URL (https://github.com/EnVision-Research/GenRouter)