RAG / 检索增强生成

PRIMA: Pre-Training with Risk-Integrated Image--Metadata Alignment for Medical Diagnosis with LLM-Based Feature Aggregation

PRIMA：通过大语言模型进行风险集成图像-元数据对齐的医学诊断预训练

Yiqing Wang, Chunming He, Ziyun Yang, Maria Woodward, Ming-Chen Lu, Mercy Pawar, Leslie Niziol, Sina Farsiu

机构 * Department of Biomedical Engineering, Duke University（杜克大学生物医学工程系） ； Department of Ophthalmology and Visual Sciences, University of Michigan（密歇根大学眼科与视觉科学系） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 提出PRIMA框架，通过检索增强生成策展风险-疾病关联专家语料库优化文本编码器，用双编码器预训练策略及四个互补损失函数弥合模态差距，融合特征用于疾病分类，性能优于其他方法。

Failing to See or Failing to Know? Attributing Errors in Vision-Language Models

是看不见还是不知道？归因视觉语言模型中的错误

Khang Nhat Hoang Vo, Artem Vazhentsev, Artem Shelmanov, Timothy Baldwin, Yova Kementchedjhieva

机构 * MBZUAI The University of Melbourne（MBZUAI墨尔本大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究视觉语言模型在回答需额外知识问题时的错误，提出统一框架分离失败模式，探讨预生成信号能否预测错误源，发现可在解码前预测，能据此进行针对性干预。

Mitigating Visual Hallucinations in Multimodal Systems through Retrieval-Augmented Reliability-Aware Inference

通过检索增强的可靠性感知推理缓解多模态系统中的视觉幻觉

Pratheswaran Hariharan, Haiping Xu, Donghui Yan

机构 * University of Massachusetts, Dartmouth（马萨诸塞大学达特茅斯分校） 纠错

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

AI总结 提出一种检索增强的可靠性感知推理框架，利用外部视觉证据库和多个可靠性指标进行决策门控，在不重训练模型的情况下减少视觉幻觉，将接受预测准确率从85.84%提升至88.88%。

Comments 29 pages, 9 figures

ViMax: Agentic Video Generation

ViMax: 智能体视频生成

Lingxuan Huang, Sizhe He, Hengji Zhou, Liqiang Nie, Lianghao Xia, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出ViMax框架，通过多智能体协作实现长视频生成，利用分层叙事引擎和视觉一致性机制，保证叙事连贯性和视觉一致性。

Comments 20 pages, 13 figures

ManimAgent: Self-Evolving Multimodal Agents for Visual Education

ManimAgent: 用于视觉教育的自进化多模态智能体

Wenjia Jiang, Zongyuan Cai, Yuanhang Shao, Chenru Wang, Boyan Han, Zhixue Song, Keyu Chen, Shengwei An, Xu Yang, Zhou Yang

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Southeast University（东南大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Vivavia Inc（Vivavia公司） 纠错

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

AI总结 提出ManimAgent，通过双通道情节记忆库跨任务传递反思经验，无需权重更新或人工种子，在代码生成任务中提升通过率并减少反思轮次。

Comments Project page: https://manimagent.github.io/. Code: https://github.com/jwj1342/Paper2Manim

AffectAgent: Collaborative Multi-Agent Reasoning for Retrieval-Augmented Multimodal Emotion Recognition

AffectAgent：协同多智能体推理用于检索增强的多模态情感识别

Zeheng Wang, Zitong Yu, Yijie Zhu, Bo Zhao, Haochen Liang, Taorui Wang, Wei Xia, Jiayu Zhang, Zhishu Liu, Hui Ma, Fei Ma, Qi Tian

机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出AffectAgent，通过协同多智能体推理框架，解决多模态情感识别中的模态模糊和复杂情感依赖问题，引入MB-MoE和RAAF提升表现。

Comments Accepted by ACM MM 2026

From Explanation to Diagnosis: Next Generation Interactive Video Coach with Misstep Awareness

从解释到诊断：具有失误感知能力的下一代交互式视频教练

Xiao Jin, Rahul K. Dass, Ashok K. Goel

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

AI总结 提出一种基于双模型架构的失误感知教练能力，通过将任务-方法-知识模型与教学模型结合，实现学习者错误的检测、分类和诊断性支架生成，从而提供更精确、可操作的反馈。

Wiki-R1: Incentivizing Multimodal Reasoning for Knowledge-based VQA via Data and Sampling Curriculum

Wiki-R1: 通过数据和采样课程激励基于知识的多模态推理用于VQA

Shan Ning, Longtian Qiu, Xuming He

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Vision and Imaging（上海智能视觉与成像工程研究中心） ； Lingang Laboratory（临港实验室） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retriever(abstract)

AI总结 提出Wiki-R1框架，通过可控课程数据生成和课程采样策略，结合强化学习激励MLLMs在KB-VQA中的推理能力，在Encyclopedic VQA和InfoSeek上取得新SOTA。

Comments Accepted by ICLR 26, code and weights are publicly available

Hallucinations and Truth: A Comprehensive Accuracy Evaluation of RAG, LoRA and DoRA

幻觉与真相：RAG、LoRA和DoRA的综合准确率评估

Mohammad Baqar, Rajat Khanda

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

AI总结 本文评估RAG、LoRA、DoRA在2万条FAQ查询、40万条知识库上的性能，发现DoRA准确率90.1%、相关性0.88、延迟110毫秒最优，为高准确率领域部署生成式AI提供指导。

Comments 10 Pages

Journal ref 2026 2nd International Conference on Federated Learning and Intelligent Computing Systems (FLICS), 10.1109/FLICS70075.2026

Fine-grained Claim-level RAG Benchmark for Law

细粒度声明级法律RAG基准

Souvick Das, Sallam Abualhaija, Domenico Bianculli

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

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

AI总结 提出一个支持法语和英语的细粒度声明级法律RAG数据集ClaimRAG-LAW，用于评估检索和生成性能，揭示法律领域RAG系统的局限性。

DIVERGE: Diversity-Enhanced RAG for Open-Ended Information Seeking

DIVERGE: 面向开放式信息检索的多样性增强RAG

Tianyi Hu, Niket Tandon, Akhil Arora

机构 * Aarhus University（奥胡斯大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有RAG系统忽略开放式信息检索中多样性需求的问题，提出Diverge框架，通过迭代反思引导的多样化视角探索和多样性感知检索支持，在保持质量的同时将多样性提升约2倍。

INTRYGUE: Induction-Aware Entropy Gating for Reliable RAG Uncertainty Estimation

INTRYGUE：面向可靠RAG不确定性估计的诱导感知熵门控

Alexandra Bazarova, Andrei Volodichev, Daria Kotova, Alexey Zaytsev

机构 * Applied AI Institute（应用人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出INTRYGUE方法，通过诱导头激活模式门控预测熵，解决RAG中熵基不确定性估计的机械悖论问题，提升hallucination检测性能。

Retromorphic Testing with Hierarchical Verification for Hallucination Detection in RAG

基于分层验证的反向测试用于RAG中的幻觉检测

Boxi Yu, Yuzhong Zhang, Liting Lin, Lionel Briand, Emir Muñoz

机构 * Lero, the Research Ireland Centre for Software, University of Limerick（Lero，爱尔兰科学基金会软件研究中心，利默里克大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Ottawa（渥太华大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出RT4CHART框架，通过分层验证提升RAG中上下文忠实度评估的准确性，实现细粒度审计，并在新标注基准上取得最佳检测效果。

A Note on k-NN Gating in RAG

关于检索增强生成（RAG）中k近邻门控的一个注释

Gérard Biau, Claire Boyer

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

AI总结 为检索增强生成（RAG）提出统计代理框架，推导出最优查询级门控，通过检索不一致性分析幻觉并建模查询-内存不匹配，还进行了数值验证。

AgenticRAGTracer: A Hop-Aware Benchmark for Diagnosing Multi-Step Retrieval Reasoning in Agentic RAG

AgenticRAGTracer：用于诊断Agentic RAG中多步检索推理的跳数感知基准

Qijie You, Wenkai Yu, Wentao Zhang

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Key Laboratory of Data Intelligence and Security (Peking University)（北京市数据智能与安全重点实验室（北京大学）） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出首个由大语言模型自动构建的Agentic RAG基准AgenticRAGTracer，包含1305个跨领域数据点，支持逐跳验证，揭示模型在多步推理中推理链扭曲的问题。

Comments Accepted at ACL 2026 Findings

PACE-RAG: Patient-Aware Contextual and Evidence-Constrained RAG for Clinical Drug Recommendation

PACE-RAG：面向临床药物推荐的患者感知上下文与证据约束RAG

Chaeyoung Huh, Hyunmin Hwang, Jung Hwan Shin, Sungyang Jo, Jinse Park, Jong Chul Ye

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Department of Neurology, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院神经科） ； Asan Medical Center, University of Ulsan, College of Medicine（釜山大学医学院阿桑医院） ； Haeundae Paik Hospital, Inje University（庆尚大学医院海undae医院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出PACE-RAG框架，通过提取患者特定临床特征、检索相关病例并结合当前症状与用药史，实现个性化药物推荐，在帕金森病和MIMIC-IV数据集上取得最优性能。

Comments 32 pages, 18 figures

RAGPPI: RAG Benchmark for Protein-Protein Interactions in Drug Discovery

RAGPPI：药物发现中蛋白质-蛋白质相互作用的RAG基准

Youngseung Jeon, Ziwen Li, Thomas Li, JiaSyuan Chang, Morteza Ziyadi, Xiang 'Anthony' Chen

机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Palo Alto High School（帕洛阿尔托高中） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出RAGPPI基准，包含4420个问答对，用于评估检索增强生成在药物发现中识别蛋白质-蛋白质相互作用生物学影响的能力。

Comments 17 pages, 4 figures, 8 tables

Journal ref Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2026)

Linguistic Nepotism: Trading-off Quality for Language Preference in Multilingual RAG

语言裙带关系：多语言RAG中为语言偏好牺牲质量

Dayeon Ki, Marine Carpuat, Paul McNamee, Daniel Khashabi, Eugene Yang, Dawn Lawrie, Kevin Duh

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多语言RAG系统中模型对英语源文档的偏好，发现模型会牺牲文档相关性以迎合语言偏好，尤其在低资源语言中更明显。

Comments ICML 2026 Spotlight

Diagnosing LLM Arbitration Behavior over Pre-evidence Epistemic States in RAG-based Fact-Checking

诊断基于RAG的事实核查中LLM对证据前认知状态的仲裁行为

Yuxi Sun, Wenbo Shang, Wei Gao, Xin Huang, Jing Ma

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Singapore Management University（新加坡 Management 大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出PAVE测试平台，通过将LLM验证器分为四种认知状态，评估其在检索增强生成事实核查中仲裁参数知识与检索证据的能力，发现不可靠且高度依赖模型的仲裁行为，并提出轻量级JSD测试时仲裁方法。

Comments Accepted to ACL-2026 Findings (voluntarily withdraw)

AfriEconQA: A Benchmark for Quantitative and Temporal Reasoning over World Bank Economic Reports

AfriEconQA：基于世界银行报告的非洲经济分析基准数据集

Edward Ajayi, Mustapha Alaba, David Stephen

机构 * Carnegie Mellon University Africa（卡内基梅隆大学非洲分校） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 AfriEconQA是一个基于世界银行报告的非洲经济分析基准数据集，旨在测试信息检索和RAG系统在处理复杂经济查询时的性能。

Comments Dataset Explorer: https://afrieconqa.pages.dev/

PennySynth: RAG-Driven Data Synthesis for Automated Quantum Code Generation

PennySynth：基于RAG的数据合成用于自动量子代码生成

Minghao Shao, Nouhaila Innan, Hariharan Janardhanan, Muhammad Kashif, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique

机构 * eBRAIN Lab, Division of Engineering, New York University Abu Dhabi (NYUAD)（eBRAIN实验室，工程系，纽约大学阿布扎比分校） ； Center for Quantum and Topological Systems (CQTS), NYUAD Research Institute（量子与拓扑系统中心（CQTS），NYUAD研究所） ； Department of Computer Science and Engineering, NYU Tandon School of Engineering（计算机科学与工程系，纽约大学坦顿工程学院） 纠错

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

AI总结 提出PennySynth框架，通过检索增强生成和代码感知嵌入，利用13,389个PennyLane指令-代码对数据集，在QHack竞赛中实现52%-68%的pass@5，显著提升量子代码生成的结构有效性和功能正确性。

Comments Accepted at the IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 2026

When Reasoning Hurts: Source-Aware Evaluation of Frontier LLMs for Clinical SOAP Note Generation

当推理有害：面向临床SOAP笔记生成的前沿LLM源感知评估

Faizan Faisal

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过源感知基准测试，评估推理增强型LLM在临床SOAP笔记生成中的表现，发现推理能力反而降低GPT-5.4的质量，而相同源RAG带来模型依赖的小幅提升。

PICopilot: An LLM-based Agentic Framework for Assisting Photonic Integrated Circuit Design via Script Generation

PICopilot：一种基于大语言模型的智能体框架，通过脚本生成辅助光子集成芯片设计

Xiaohan Jiang, Zeyu Li, Wei Zhang, Jiang Xu

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PICopilot是首个基于LLM的智能体框架，通过带反馈机制的多智能体架构与专用RAG流程，成功完成全部48项PIC脚本任务，性能优于其他LLM方法及通用RAG的GPT-5。

Comments 9 pages, 6 figures

MamaBench: Benchmarking LLM Robustness in Maternal and Child Health Diagnosis through Counterfactual Clinical Perturbation

MamaBench：通过反事实临床扰动对母婴健康诊断中的大语言模型稳健性进行基准测试

Thanni Adewuyi, Anuoluwa Sotome, Samuel Okoko, Angel Ezendu, Oluwafunke Akinbuwa, Oluwaseun Odunsi, Oluwasegun Oguntuase, Ifeoma Nwabueze, Abiodun Adereni

机构 * Helpmum Africa（非洲帮助妈妈组织） ； University of Ibadan（伊巴丹大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对大语言模型在母婴健康诊断中缺乏对临床相似表现区分能力的问题，提出MamaBench基准及EA - RAG方法，通过实验揭示基础准确率高估稳健准确率现象，EA - RAG有效降低BTR，提升稳健准确率，为临床人工智能反事实稳健性研究提供参考。

Cost and Accuracy of Long-Term Memory in Distributed Multi-Agent Systems Based on Large Language Models

基于大语言模型的分布式多智能体系统中长期记忆的成本与准确性

Benedict Wolff, Jacopo Bennati

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 针对分布式多智能体系统中长期记忆的成本与准确性评估空白，构建独立可复现测试平台，比较多种架构并发现检索不完整是准确率差距主因，RAG基线以更低总拥有成本达到高准确率。

Comments Copyright IEEE 2026. Manuscript accepted at IEEE COMPSAC 2026. Not for redistribution. Published version: https://doi.org/10.1109/XXXXXX

FasterPy: An LLM-based Code Execution Efficiency Optimization Framework

FasterPy：基于大语言模型的代码执行效率优化框架

Yue Wu, Minghao Han, Ruiyin Li, Peng Liang, Amjed Tahir, Zengyang Li, Qiong Feng, Mojtaba Shahin

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机学院） ； School of Mathematical and Computational Sciences, Massey University（梅西大学数学与计算科学学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央中国师范大学计算机学院） ； School of Computer Science, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工大学计算技术学院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出FasterPy框架，结合检索增强生成（RAG）和低秩适应（LoRA）技术，利用大语言模型自动优化Python代码执行效率，在PIE基准上超越现有方法。

Comments 38 pages, 5 images, 14 tables, Manuscript revision submitted to a Journal (2026)

RARE: Redundancy-Aware Retrieval Evaluation Framework for High-Similarity Corpora

RARE：面向高相似性语料的冗余感知检索评估框架

Hanjun Cho, Jay-Yoon Lee

机构 * Allganize ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 RARE通过分解文档为原子事实和增强LLM生成数据，构建更真实的基准，揭示当前评估体系无法捕捉的鲁棒性差距。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference)

Ablation Study of a Fairness Auditing Agentic System for Bias Mitigation in Early-Onset Colorectal Cancer Detection

公平性审计代理系统在早发性结直肠癌检测中缓解偏见的消融研究

Amalia Ionescu, Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Emily F. Wong, Paul Wang, Jason H. Moore, Tiffani J. Bright

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

AI总结 提出双代理架构（领域专家代理+公平性顾问代理），通过消融实验比较不同配置下大语言模型在公平性审计中的表现，发现带RAG的代理系统在识别差异方面语义相似度最高。

MCERF: Advancing Multimodal LLM Evaluation of Engineering Documentation with Enhanced Retrieval

MCERF：通过增强检索推进工程文档的多模态大语言模型评估

Kiarash Naghavi Khanghah, Hoang Anh Nguyen, Anna C. Doris, Amir Mohammad Vahedi, Daniele Grandi, Faez Ahmed, Hongyi Xu

机构 * School of Mechanical, Aerospace, and Manufacturing Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT 06269（机械、航空航天与制造工程学院，康涅狄格大学，斯托尔斯，CT 06269） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA（机械工程系，麻省理工学院，剑桥，MA 02139，美国） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MCERF框架，结合多模态检索器ColPali与大语言模型推理，通过混合查找、视觉文本融合、高推理和自一致性决策等策略，在DesignQA基准上实现平均准确率相对提升41.1%，无需完整规则书摄入即可处理工程文档中的多模态问答。

Learning Preference Adaptation for Large Language Model Personalization via Verbal Reinforcement Learning

通过语言强化学习实现大语言模型个性化的偏好适配学习

Yuting Liu, Wei Wu, Jianzhe Zhao, Guibing Guo

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

AI总结 本研究针对LLM个性化中通用偏好摘要冗余问题，提出无训练元学习框架AlignXada，经语言强化学习优化后在多任务多模型上提升性能且适配效果优于RAG。