RAG / 检索增强生成

DSPrompt: Dynamic Soft Prompt Defense Against M-RAG Corruption

DSPrompt：针对M-RAG污染的动态软提示防御

Chang Liu, Yuni Lai, Mingyue Cui, Cong Tian, Yunyan Zhang, Xian Wu, Kai Zhou, Bin Xiao

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

AI总结 本文针对M-RAG面临的对抗攻击问题，提出DSPrompt动态软提示防御框架，通过在冻结检索器编码器插入可学习软提示，以低开销实现了优于现有方法的防御效果，同时维持检索与生成性能。

Where Does Retrieval Fail? Evaluating RAG Architectures for Agricultural Advisory

检索何时失效？评估用于农业咨询的RAG架构

Khan Raiyan Ibne Reza, Sanjana Aktar Maria, Sumaiya Tabassum Nimi

机构 * North South University（北南大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对孟加拉语农业咨询场景，构建测试集评估RAG的检索架构与嵌入模型，发现单一综合分数无法反映检索差异，提出低资源RAG评估需按语言条件和查询类型报告性能。

Five Queries Are Enough: Query-Efficient and Surrogate-Free Membership Inference Attacks on RAG via Entailment

五个查询就足够了：基于蕴含的查询高效且无替代模型的RAG成员推断攻击

Nguyen Linh Bao Nguyen, Wanlun Ma, Viet Vo, Alsharif Abuadbba, Minghong Fang, Jun Zhang, Yang Xiang

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

AI总结 提出MEntA攻击方法，利用自然语言蕴含在少量查询下高效推断RAG系统中的文档成员关系，无需替代模型，成本低且难以检测。

Comments Accepted by USENIX Security 2026

When Context Misleads: Intent-Guided Decoding for Robust Retrieval-Augmented Generation

当上下文产生误导时：用于稳健检索增强生成的意图引导解码

Haolin Jin, Pengyue Yang, Huaming Chen

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

AI总结 针对现有RAG系统固定信任策略的缺陷，提出意图引导解码（IGD）框架，经多基准评估，可显著提升事实恢复能力，同时保持或改善上下文遵循行为。

BengaliMCQ: Automatic Generation and Answer Prediction of Academic Multiple-Choice Questions in a Low-Resource Language

BengaliMCQ：低资源语言中学术多项选择题的自动生成与答案预测

Abu Tarabin Surzo, A.K.M. Nihalul Kabir, Sm Azmain Faysal, Ariana Haque Ami, Lawrence Amlan Gomes, Farig Sadeque

机构 * BRAC University（BRAC大学） 纠错

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

AI总结 针对低资源语言孟加拉语的RAG框架缺陷，提出结构感知RAG框架，通过层级图与图神经网络优化检索，实现更优的MCQ生成与答案预测性能。

Automating the Detection of Requirement Dependencies Using Large Language Models

利用大语言模型自动化检测需求依赖

Ikram Darif, Feifei Niu, Manel Abdellatif, Lionel C. Briand, Ramesh S., Arun Adiththan

机构 * University of Ottawa（渥太华大学） ； École de technologie supérieure（超技术学院） ； Research Ireland Lero Centre for Software Research（爱尔兰Lero软件研究中心） ； University of Limerick（利默里克大学） ； General Motors（通用汽车公司） 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 本文提出LEREDD，一种基于大语言模型的自动化需求依赖检测方法，利用RAG和ICL技术，实现高准确率的依赖分类和细粒度依赖检测。

Dense Expands, Sparse Anchors: Channel-Asymmetric Query Expansion for Hybrid Retrieval

密集扩展，稀疏锚点：用于混合检索的通道非对称查询扩展

Chunran Zhang

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

AI总结 本研究提出DESA通道非对称查询扩展方法，在7个BEIR数据集上提升检索指标，同时降低访问深度，为生成段落的通道特定整合及检索效果与访问深度的联合评估提供支撑。

Comments 13 pages, 4 figures. Code and artifacts: this https URL (https://github.com/ln-one/dense-expands-sparse-anchors)

The Recall Trap: A Recall-Maximizing Retriever Configuration Reduces Issue Resolution in Fixed-Budget Code Context

召回陷阱：固定预算代码上下文下，最大化召回率的检索器配置会降低问题解决效率

Alexander Adkins, Teimuraz Trapaidze

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

AI总结 该研究发现，最大化召回率的检索器配置会降低代码修复的问题解决率，建议固定预算下不要按文件硬去重，应针对任务而非检索指标优化打包策略。

Comments 24 pages, 2 figures. Reproducibility artifact: Zenodo DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.21879550

Navigation-Informed Embeddings: Dense-Retriever Adaptation from Agent Search Traces

导航启发式嵌入：基于智能体搜索轨迹的密集检索器适配

Shrey Shah, Levent Ozgur

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

AI总结 该研究提出 NIE 方法，利用智能体检索轨迹无需额外标注即可适配密集检索器，在基准任务上提升了 Recall@20、长路径性能及 nDCG@10 指标，提供轻量适配通道。

When Do Anchor-Based Pointwise LLM Rerankers Help? Retriever Quality, Statistical Scope, and Anchor Design

基于锚点的点式大语言模型重排序器何时有用？检索器质量、统计范围与锚点设计

Utshab Kumar Ghosh, Shubham Chatterjee

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

AI总结 该研究以GCCP/PAGC为对象，复现并分析锚点式点式LLM重排序器，发现其增益源于对比打分，适用条件较窄，锚点构建可简化，检索器强度影响其效果。

Comments To be published in the 35th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2026)

Think Inside the Chunk: RegulaRAG for Regulation-Compliant Scenario Generation using LLMs: A Case Study of UN Regulation No. 152

在块内思考：使用大语言模型生成符合法规的场景的RegulaRAG——以联合国第152号法规为例

Vahid Zolfaghari, Nenad Petrovic, AndrÉ Schamschurko, Alois Knoll

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 针对LLMs难以结合冗长分层标准的问题，提出RegulaRAG流水线，经实验其在UN R152数据集上元分数最高且鲁棒性强，优于基线系统。

Multimodal Language Models Benchmarked Against the NRC Reactor Operator Licensing Examination: Fine-Tuning and Retrieval Strategies

基于美国核管理委员会反应堆操作员执照考试的多模态语言模型微调与检索策略基准测试

Isak Hwang, Yoon Pyo Lee, Syed Bahauddin Alam

机构 * organization= Department of Nuclear Engineering, Hanyang University , addressline= 222 Wangsimni-ro , postcode= 04763 , state= Seongdong-gu , city= Seoul , country= South Korea ； organization= The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma \& Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign , city= Urbana , state= IL , country= USA 纠错

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

AI总结 该研究针对美国核管理委员会反应堆操作员执照考试，评估310亿参数多模态模型应用核知识的能力，通过对比基础模型与多种微调及检索配置，发现固定大小分块RAG的SFT配置表现最佳，并揭示了分块策略规律及RAFT与SFT的性能差异。

P-PAS: Prefill-Pressure Adaptive Scheduling for Long-Context LLM Serving

P-PAS：面向长上下文大语言模型服务的预填充压力自适应调度

Timo Sämann

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

AI总结 针对长上下文LLM服务中静态最大批处理令牌数（MBT）无法适配不同调度压力的问题，提出P-PAS动态调度策略，可在各类负载下维持低延迟，避免固定MBT的局限。

ConceptFormer: Learning Adaptive Latent Concepts for Query-Document Alignment in Visual Document Retrieval

ConceptFormer：学习自适应潜在概念以实现视觉文档检索中的查询-文档对齐

Peng Chunyi, Xu Zhipeng, Yan Yukun, Liu Zhenghao, Yu Shi, Mei Sen, Sun Yubo, Zhang Yongheng, Zhou Jie, Gu Yu, Yu Ge, Sun Maosong

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉文档检索中现有监督信号的局限，本文提出ConceptFormer框架，以自适应潜在概念为中间表示衔接语义鸿沟，在基准测试中较最强基线实现了16.7%、22.1%的NDCG@10相对提升，性能优异。

Skill2Query: Exploiting Skill Structure to Generate Pseudo-Queries for Agent Skill Retrieval

Skill2Query：利用技能结构生成智能体技能检索的伪查询

Lihui Ding, Zihan Guo, Bingwei Lu, Chenyu Zhou, Yuanjian Zhou, Weinan Zhang, Jianghao Lin, Dongdong Ge

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 Skill2Query是利用技能知识图谱生成伪查询的框架，可提升多类检索性能，生成的训练数据表现最优，还能提高智能体任务成功率。

OGX: An Open-Source, Vendor-Neutral Generative AI Application Server

OGX：开源、厂商中立的生成式AI应用服务器

Francisco Javier Arceo, Sébastien Han, Matthew Farrellee, Charlie Doern, Yuan Tang, Derek Higgins, Varsha Prasad Narsing, Gordon Sim, Sumanth Kamenani, Ben Browning, Raghotham Murthy

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

AI总结 OGX是开源厂商中立的生成式AI应用服务器，支持主流实验室API与多后端，为多款AI开发者工具提供模型无关自托管后端，获超8400 GitHub星标

The Synthetic Web: Adversarially-Curated Mini-Internets for Diagnosing Epistemic Weaknesses of Language Agents

合成网络：用于诊断语言代理知识弱点的对抗性定制迷你互联网

Shrey Shah, Levent Ozgur

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本研究提出合成网络基准测试，通过对抗性内容测试揭示语言代理在处理冲突信息时的弱点，为高风险领域中的可靠代理开发提供评估框架。

Comments This version includes a revised manuscript presentation and formatting, expanded methodological and experimental details, enhanced reproducibility documentation, and improved benchmark framing and evaluation descriptions

mR$^2$AG: Multimodal Retrieval-Reflection-Augmented Generation for Knowledge-Based VQA

mR²AG：用于基于知识的视觉问答的多模态检索-反思增强生成

Tao Zhang, Ziqi Zhang, Zongyang Ma, Yuxin Chen, Zhongang Qi, Chunfeng Yuan, Bing Li, Junfu Pu, Yuxuan Zhao, Zehua Xie, Jin Ma, Ying Shan, Weiming Hu

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型在基于知识的视觉问答中的缺陷，提出mR²AG框架，通过两种反思操作实现自适应检索与信息定位，在相关基准任务上性能优于现有方法。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Multimedia (TMM)

When Tool-Backed Skill Retrieval Fails: Source-Style Collapse in Executable Capability Retrieval

当工具支持的技能检索失效时：可执行能力检索中的源风格崩溃

Yiqi Liu, Joseph James, Yang Wang, Chenghao Xiao, Chenghua Lin

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对可执行能力检索中出现的源风格崩溃问题，提出源感知路由方法ToolScout，利用TF-IDF指纹提升检索覆盖率，验证了该方法的有效性。

LineageRAG: Harnessing GraphRAG by Constructing Evidence Lineages with Source Grounding

LineageRAG：通过构建带源 grounding 的证据谱系来利用 GraphRAG

Linyao Zheng, Xuhang Shi, Zhifang Mao, Sai Zhou, Shuaixian An, Xiuquan Hou, Jinze Li

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

AI总结 LineageRAG 针对现有 GraphRAG 未明确证据发现与源 grounding 关联的问题，构建带源 grounding 的证据谱系，在三个多跳问答数据集上较基线实现多项指标提升。

RAGas: Retrieval-Augmented Gas Optimization for Smart Contracts with Continuous Knowledge Integration

RAGas：结合持续知识整合的智能合约检索增强型 Gas 优化

Yishun Wang, Wenjin Yi, Wenkai Li, Zongwei Li, Xiaoqi Li

机构 * School of Cyberspace Security, Hainan University（海南大学网络空间安全学院） 纠错

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

AI总结 针对智能合约 Gas 优化的需求，研究人员提出 RAGas 三阶段检索增强型生成框架，分析导致 Gas 过度使用的反模式，实验显示其可降低多达 11% 的 Gas 使用量，且检测精度和召回率较高。

Comments 14 pages, 3 figures

Synchronized Logit Steering: Real-world Steganography

同步对数几率调控：面向真实场景的隐写术

Andrew Rufail, Aadi Dash, Onir Narahari, Ethan Mui, Mahi Gajare, Prakhar Tiwari, Shrija Makapothula, Nick Cui

机构 * Algoverse AI 纠错

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

AI总结 本研究提出同步对数几率调控（SLS），一种无需发送方与接收方共享相同提示上下文的确定性隐写方案，通过代理提示编码有效载荷，在多数据集上验证其低 KL 散度、高信息密度及强隐蔽性，实现实用隐蔽通信。

ALKEMIE Agent: an autonomous platform for computational materials design

ALKEMIE智能体：用于计算材料设计的自主平台

Hongfu Huang, Yuzhe Li, Ao Xu, Bo Liu, Changrui Wang, Kan Tang, Ning Yang, Shengxian Liu, Hanyu Liu, Pengpeng Zhang, Linggang Zhu, Fengkai Liu, Yichen Lu, Tong Zhao, Naihua Miao, Jian Zhou, Zhimei Sun

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

AI总结 该研究针对材料计算工作流程碎片化的问题，提出集成多种技术的ALKEMIE智能体平台，通过多种材料相关应用验证其能力，并展望了该类平台的未来发展方向与挑战。

An Agentic AI Framework with Large Language Models and Chain-of-Thought for UAV-Assisted Logistics Scheduling with Mobile Edge Computing

基于大语言模型和链式推理的智能AI框架用于无人机辅助物流调度与移动边缘计算

Hanwen Zhang, Dusit Niyato, Wei Zhang, Xin Lou, Malcolm Yoke Hean Low

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） ； Seatrium New Energy Laboratory（Seatrium 新能源实验室） ； Ministry of Education (MOE) Tier 1（教育部 Tier 1） ； Research Innovation and Enterprise (RIE) 2025 Industry Alignment Fund-Industry Collaboration Projects (IAF-ICP)（研究创新与企业 (RIE) 2025 行业对齐基金-行业合作项目 (IAF-ICP)） 纠错

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

AI总结 本文提出结合大语言模型和链式推理的智能AI框架，用于解决无人机辅助物流调度中的混合调度问题，通过分层深度强化学习实现无人机路由和任务执行优化，提升物流效率与任务完成率。

Comments 37 pages