RAG / 检索增强生成

GridCodex: A RAG-Driven AI Framework for Power Grid Code Reasoning and Compliance

GridCodex：一种用于电网规则推理与合规性的RAG驱动AI框架

Jinquan Shi, Yingying Cheng, Fan Zhang, Miao Jiang, Jun Lin, Yanbai Shen

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 针对电网规则缺乏自动化解读的问题，提出结合大语言模型、RAG及RAPTOR的GridCodex框架，经验证其答案质量提升26.4%、召回率超10倍，可助力电网合规性提升。

Automated Summarization of Financial News Using Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation: An Early Empirical Study (Fall 2023)

基于大语言模型与检索增强生成的财经新闻自动摘要：2023年秋的早期实证研究

Pranav Chandaliya

机构 * George Washington University（乔治·华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 该2023年秋的研究构建了结合LLM与RAG的财经新闻摘要流程，测试多种模型与方法，发现Summarize Chains的Falcon-7B表现最优，RAG存在缺陷，且相关失效模式至今仍具参考价值。

Comments 17 pages, 1 figure, 6 tables. Research conducted Fall 2023 at George Washington University; manuscript prepared for public release in 2026

TrustRAG: Blockchain-Enhanced RAG via Committee-Based Credibility Scoring

TrustRAG：基于区块链的检索增强生成系统，通过委员会机制实现可信度评分

Baixiang Liu, Haotian Che, Yuan Li

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

AI总结 针对RAG系统难以验证文档可信度的问题，提出TrustRAG，结合区块链与委员会机制，通过零知识协议、安全多方计算及哈希承诺实现可验证的文档信任评分，保障关键领域决策安全。

LODESTAR: Robust Entropy-Based Answer Selection in Retrieval-Augmented Generation for Question Answering -- Directing Frozen-LLM Entropy with a Reinforcement-Learned Prompt Polarizer under Misleading Passages

LODESTAR：可信赖熵是被引导的，而非仅被测量——强化偏振器防止冻结型大语言模型（LLM）被错误证据误导而自信出错

Hung-Chun Hsu, Po-Jen Ko, Che-Cheng Wu, Li-Yang Chang, Chuan-Ju Wang

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

AI总结 LODESTAR是首个通过强化学习训练偏振器、依据第三方冻结型LLM的不确定性评分文本干预的方法，可提升检索增强问答的F1值等指标，减少模型读取误导性段落的概率。

Comments 28 pages, 3 figures

What Makes a Good Fiqh Retriever? Answer Retrieval for Arabic Islamic Jurisprudence

什么样的伊斯兰教法检索器是优秀的？阿拉伯伊斯兰教法的答案检索

Somaya Eltanbouly, Heba Sbahi, Samer Rashwani, Abdessalam Bouchekif, Mutaz al-Khatib, Shahd Gaben, Mohammed Ghaly

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

AI总结 本研究针对阿拉伯伊斯兰教法构建检索测试集，评估多种检索策略，发现教法学派感知过滤可显著提升教派特定问题的检索性能，核心挑战是区分答案承载与主题相似的非答案段落。

SCoRD: Semantic-Assisted Continual Retriever-Reranker Distillation for LLM-Based Recommendation

SCoRD：用于基于大语言模型（LLM）推荐的语义辅助持续检索-重排序蒸馏

Seunghyun Baek, Gyuseok Lee, Seunghan Lee, Wonbin Kweon, Dong Wang, SeongKu Kang

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

AI总结 SCoRD是面向非平稳数据流的LLM推荐两阶段流程的持续知识蒸馏框架，通过语义推理助手实现检索器与重排序器的高效协同适配，在真实数据集上验证了其有效性。

SSR-GRPO: Integrating Supervision and Semantic IDs into Reinforcement Learning for Dense Retrieval in E-commerce

SSR-GRPO：将监督与语义标识符集成到强化学习中用于电商领域的密集检索

Guangxin Song, Xing Fang, Mingmin Jin, Jing Wang, Bokang Wang, Zhentao Song, Junjie Bai, Jianbo Zhu

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

AI总结 该研究针对电商嵌入检索的语义处理难题，提出SSR-GRPO模型，通过双视角相关性评估、难负样本挖掘等策略优化R-GRPO，经实验验证有效并已部署于大规模电商平台。

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

Drift-Adaptive ICU Intervention Prediction: Freezing the Physiological Encoder for Auditable Model Updating

重症监护室时间序列预测中的生物失忆：一种具有时间检索的漂移自适应双流架构

Fatema Ferdous Tamanna, K. M. Merajul Arefin, Md. Abdul Masud

机构 * Patuakhali Science and Technology University（帕图阿卡利科学技术大学） ； University of Dhaka（达卡大学） 纠错

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

AI总结 研究重症监护室时间序列预测中临床决策支持系统退化问题，提出自适应临床智能架构，通过解耦生理与治疗表征、限制参数更新等实现漂移自适应，实验验证其有效性，为高风险临床环境中部署自适应模型提供模板。

Comments v2: narrower scope. The v1 cross-model XGBoost comparison, is not carried forward: it used a fixed threshold across differently calibrated models. Claims are now restricted to within-architecture comparisons (selective vs. full adaptation); retrieval results are exploratory. Title updated. 12 pages, 4 figures, 7 tables. Code: this https URL (https://github.com/empresst/ClinicalRag). Under review

Right Family, Wrong Skill: Benchmarking Risk Exposure in Agent Skill Retrieval

SkillResolve-Bench：衡量和解决智能体技能检索中的同能力歧义

Jiandong Ding, Honglei Ji, Ming Liu, Tao Duan

机构 * Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 针对智能体技能库中同一能力族内不同技能的执行风险，提出SkillResolve-Bench基准和SkillResolve方法，通过候选族解析和代表性选择，在保持高召回率的同时将有害技能暴露率降至0。

Comments Preprint. 21 pages, 3 figures, 6 tables. Supersedes arXiv:2606.10388 (https://arxiv.org/abs/2606.10388)

Projecting BrowseComp-Plus onto ClimbMix: Toward More Realistic Corpora for Agentic Search

将BrowseComp-Plus映射到ClimbMix：构建更符合智能体搜索需求的真实语料库

Sahel Sharifymoghaddam, Lingwei Gu, Yijun Ge, Jimmy Lin

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

AI总结 该研究将BrowseComp-Plus的查询映射到NVIDIA的ClimbMix语料库，构建了与基准无关的映射流水线，生成57个有效查询，使智能体搜索难度向检索环节转移，发布了相关资源。

The First Drop of Ink: Nonlinear Impact of Distracting Information in Long-Context Reasoning

第一滴墨水：误导信息在长上下文推理中的非线性影响

Muhan Gao, Zih-Ching Chen, Kuan-Hao Huang

机构 * Department of Computer Science ； Engineering, Texas A\&M University, College Station, TX, USA ； NVIDIA AI Technology Center, NVIDIA Corporation, Santa Clara, CA, USA 纠错

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

AI总结 研究探讨了误导信息在长上下文推理中的非线性影响，发现误导信息比例增加时，性能在初期急剧下降，后续变化较小。通过理论和实证分析，揭示了误导信息对注意力的 disproportionate 影响，并指出过滤收益主要来自减少上下文长度而非去除误导信息。

From Retrieved Context to Runtime Control: Adaptive Compression for Edge-based RAG

从检索上下文到运行时控制：基于边缘设备的检索增强生成（RAG）的自适应压缩

Zlatan Feric, Amir Taherin, Yanzhi Wang, David Kaeli

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对边缘RAG的上下文压缩问题，提出遥测驱动的自适应压缩方案，通过实验发现中等压缩可显著降低能耗且质量损失极小，主张基于工作负载和边缘遥测动态管理压缩。

Comments Accepted to appear in the Proceedings of the ACM AI Leadership Summit 2026. Zlatan Feric and Amir Taherin contributed equally

A Virtual Member of a Community of Practice for the Society of Petroleum Engineers: From Prototype to Deployment

石油工程师协会实践社区的虚拟成员：从原型到部署

John Boden, Joshua Eckroth, Dayne Freitag, Skyler Gipson, Johnathan Keefe, Karen Myers, Eric Schoen, Pedro Sequeira, Reid Smith, Michael Wessel

专题命中 长文档RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文介绍了面向SPE石油天然气领域实践社区的虚拟助手ATHENA，经迭代优化后，其在井规划知识任务中优于RAG基线，已整合至SPE研究门户并部署使用。

Comments 7 pages

Beyond Document Retrieval: Architectural Challenges When LLM Agents Query Structured Enterprise Data

超越文档检索：LLM智能体查询结构化企业数据时的架构挑战

Sheikh Nazib Ahmed

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 该研究针对企业智能体查询结构化数据的架构挑战，划分七个维度提出设计框架，经实验验证其可消除授权违规，还给出评估协议与开放问题。

Comments 9 pages, 4 tables, 2 figures

Doc-V*:Coarse-to-Fine Interactive Visual Reasoning for Multi-Page Document VQA

Doc-V*：多页文档视觉问答中的粗到细交互推理

Yuanlei Zheng, Pei Fu, Hang Li, Ziyang Wang, Yuyi Zhang, Wenyu Ruan, Xiaojin Zhang, Zhongyu Wei, Zhenbo Luo, Jian Luan, Wei Chen, Xiang Bai

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus团队） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 Doc-V*提出一种无OCR的智能框架，通过序列证据聚合解决多页文档VQA问题，结合语义检索和目标页面获取，提升回答准确性和证据收集效率，在五个基准测试中优于开源基线，提升领域外性能达47.9%。

Comments Accepted by Association for Computational Linguistics (ACL)

Time-Series Retrieval for Grounding Multimodal Language Models in Remaining Useful Life

用于将多模态语言模型与剩余使用寿命关联的时间序列检索

Valeriu Dimidov, Raphaël Frank

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出时间序列检索关联的多模态大语言模型框架，在C-MAPSS基准FD001分区实验显示，该方法可提升RUL预测的误差与稳定性，且效果随模型容量变化。

An Agentic RAG and Evaluation Framework for Assurance Case Generation: Industrial Use Case for the EU Cyber Resilience Act Compliance

用于保障案例生成的智能检索增强生成与评估框架：欧盟网络弹性法案合规性的工业用例

Fariz Ikhwantri, Iker Lasa Ojanguren, Dusica Marijan, Maria I. Maslioukova, José Arias Marin, Pavlos Kosmides

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 该研究提出基于智能RAG的保障案例生成与评估框架，通过案例研究验证其可自动化欧盟网络弹性法案合规评定，减少人工并提升证据可追溯性。

Comments 6 pages, accepted at ISSRE 2026 (Industry track)