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。

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

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)

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。

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)