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AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-08-20 至 2026-08-20 共收录 5 信号源:cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 检索器与排序 5 篇

2607.11465 2026-08-20 cs.IR 版本更新 79%

Score-Only Distillation for Compact Dense Retrieval

用于紧凑密集检索的仅分数蒸馏

Kirill Dubovikov, Martin Takac, Salem Lahlou

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

AI总结 研究紧凑检索器能否从分数向量学教师排序行为,用行中心分数向量目标训练,在固定评估面板上蒸馏协议可弥补部分基础与教师模型差距,蒸馏后学生模型编码加速,外部迁移性能有好有坏。

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2608.18752 2026-08-20 cs.IR cs.CL 新提交 62%

GreekBarRetrieval: A Benchmark for Greek Statutory Retrieval

GreekBarRetrieval:希腊成文法检索基准

Ernest Beta, Odysseas S. Chlapanis, Dimitrios Galanis, Ion Androutsopoulos

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

AI总结 本研究推出希腊成文法检索基准GreekBarRetrieval,通过实验发现基于大型语言模型的查询重表述可提升BM25检索效果,使其在多项指标上优于其他检索方法。

Comments Submitted to NLLP workshop 2026

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2601.01684 2026-08-20 cs.IR cs.CL 版本更新 62%

LACONIC: Dense-Level Effectiveness for Scalable Sparse Retrieval via a Two-Phase Training Curriculum

LACONIC: 通过双阶段训练课程实现可扩展稀疏检索的密集级有效性

Zhichao Xu, Shengyao Zhuang, Crystina Zhang, Xueguang Ma, Yijun Tian, Maitrey Mehta, Jimmy Lin, Vivek Srikumar

机构 * University of Utah(犹他大学) The University of Queensland(昆士兰大学) University of Waterloo(滑铁卢大学) University of Notre Dame(圣约翰大学)

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

AI总结 LACONIC通过双阶段训练课程实现高效稀疏检索,以更少的计算资源达到与密集模型相当的检索效果。

Comments SIGIR 2026 camera ready

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2607.14178 2026-08-20 cs.AI cs.MA 版本更新 57%

ReasFlow: Assisting Reasoning-Centric Scientific Discovery in Applied Mathematics via a Knowledge-Based Multi-Agent System

ReasFlow:通过基于知识的多智能体系统助力应用数学中以推理为中心的科学发现

Yutong He, Daibo Li, Guohong Li, Jiahe Geng, Zhengyang Huang, Can Ren, Zekun Zhang, Yifan Liu, Shuchen Zhu, Hengrui Zhang, Boao Kong, Ming Sun, Shu Li, Chenyi Li, Jiang Hu, Kun Yuan, Zaiwen Wen, Pingwen Zhang

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

AI总结 针对理论驱动科学发现探索不足的问题,ReasFlow引入以推理为中心的自主智能体系统,通过内部验证循环和知识检索机制减少专家干预,能统一多项科研任务,从最少提示生成高质量论文,在开源基线中表现出色。

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2608.06722 2026-08-20 cs.HC 版本更新 50%

CustomDance: Customized 3D Dance Generation with Coarse-to-Fine Human-Centered Interactive Control

CustomDance:基于以人为中心的粗到细交互式控制的定制化3D舞蹈生成

Xulong Tang, Kaixing Yang, Xiaohu Guo, Prabhakaran Balakrishnan, Rawan Alghofaili

专题命中 检索器与排序 :retriever(abstract)

AI总结 CustomDance是基于粗到细交互式控制的定制化3D舞蹈生成系统,通过三阶段流程实现AI辅助编舞,在定量和定性比较中优于基线,为用户提供全面控制。

Comments Accepted to SIGGRAPH Asia 2026

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