Dual Attention Residuals
双注意力残差
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究提出双注意力残差（DAR），通过相互跨流寻址将多流交互引入历史检索，在多个模型中优于标准残差Transformer和注意力残差，路由消融等分析表明其能保留深度多样性，避免冗余和功能不平衡。
Comments 13 pages, 10 figures, and 8 tables
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。
1. 检索器与排序 4558 篇
Exploratory and Assimilating Reflection: Reflective Recall Cycle for Long-term Memory
探索性与同化性反思：用于长期记忆的反思性回忆循环
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究基于大语言模型的自主智能体外部记忆问题，提出探索性 - 同化性反思（EAR）框架，结合探索性反思与同化性反思两种机制，提高初始检索性能和样本效率，在长期对话基准上比基线检索器提升检索率达 17.9%，且样本效率高、抗噪声反馈。
C$^2$KV: Compressed and Composable KV Cache Reuse for Efficient LLM Inference
C$^2$KV：用于高效大语言模型推理的压缩可组合键值缓存重用
机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团）
专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究针对长上下文LLM推理成本高问题，提出C$^2$KV框架，联合优化KV提取与推理拼接，学习可组合压缩的KV缓存流形，引入轻量级边车提取器及协同训练策略，显著降低缓存成本，实现推理加速并保持生成质量。
Comments 12 pages, 9 figures, accepted by ACM SIGKDD 2026
From Overload to Insights: How AI Agents Can Support Scientists in Analyzing Complex Data
从过载到洞察：人工智能代理如何支持科学家分析复杂数据
机构 * European XFEL（欧洲X射线自由电子激光设施）
专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对欧洲XFEL科学家分析复杂数据面临的挑战，设计并评估智能AI系统。采用设计科学研究方法，经多项研究开发并评估两原型，确定关键挑战，得出对AI代理的要求及设计建议，为开发可维护的AI支持提供指导。
Comments Accepted for publication at the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution
RADD: Retrieval-Augmented Discrete Diffusion for Multi-Modal Knowledge Graph Completion
RADD：基于检索的离散扩散用于多模态知识图谱补全
机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院）
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出RADD框架，通过分离检索与重排序过程，提升多模态知识图谱补全的性能，实验表明其在多个基准上表现最佳。
Comments 13 pages, 3 figures, 8 tables
Scientific Claim-Source Retrieval Revisited: A Comparative Study of Style Transfer and Re-Ranking
科学声明-来源检索再探讨：风格迁移与重新排序的比较研究
专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR
AI总结 研究社交媒体科学声明源检索难题，对比稀疏和密集检索模型，发现翻译声明、纳入元数据、风格迁移及新型重新排序方法可提升检索性能，基于验证的重新排序效果最佳，MRR@5达0.758。
Comments Accepted at CLEF 2026 (Best of Labs)
Scalable LLM Agent Tool Access in the Cloud
云中可扩展的大语言模型智能体工具访问
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Fudan University（复旦大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学）
专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究大语言模型智能体在云环境下工具访问问题，提出云规模网关系统，通过打破直接连接模型等整合多种功能，实现高召回率、扩展工具访问数量、提高准确性并减少时间和令牌使用量，还分享了部署经验。
Multi-Scale ViT Inference with Habitat-Fit Priors and kNN Retrieval for Multi-Species Plant Identification
基于栖息地适应先验和kNN检索的多尺度ViT推理用于多物种植物识别
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对植被样方图像多物种植物识别难题，基于微调的DINOv2 ViT-L/14分类器，采用多尺度切片分解、kNN检索、栖息地适应降级等方法，在PlantCLEF 2026挑战赛中获第三名，私有排行榜宏F1为0.43902。
What Would You Click? Personalized Video Thumbnail Generation with Preference-aware Highlight Retrieval
你会点击什么？基于偏好感知高光检索的个性化视频缩略图生成
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR
AI总结 研究针对视频平台个性化视频缩略图生成问题，提出两阶段框架，先通过偏好感知检索选取视觉锚点，再经VLM引导的扩散管道生成缩略图，实验和用户研究证明该方法性能优且能提升用户参与度。
Multilingual Semantic Retrieval for Apple Music Search
苹果音乐搜索的多语言语义检索
专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR
AI总结 研究苹果音乐多语言搜索问题，提出基于暹罗双编码器并微调的多语言语义检索系统，经混合检索架构集成。该系统离线和在线测试效果良好，提升了搜索召回率，尤其改善了难查询的表现，是平台较大的搜索质量改进。
Comments Accepted to the Industry Track of the 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2026)
BackgroundMellow: A Multi-Modal Cohesive Framework for Narrative-Driven Rich Cinematic Soundscape Generation
BackgroundMellow：一种用于叙事驱动的丰富电影音效生成的多模态凝聚框架
机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格布尔分校）
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 多模态AI中为文本叙事生成电影音效困难，BackgroundMellow框架将其视为编排与信号处理问题，通过主 - 专家架构、Tango2模型、背景音乐检索器及NLP模块实现，经实验验证在时间同步等方面有效。
Comments 7 pages
Large Behavior Model: A Promptable Digital Twin of the Retail Customer
大型行为模型：零售客户的可提示数字孪生体
机构 * Amity Research and Application Center (ARAC), Amity AI Holdings Co., Ltd.（友好研究与应用中心（ARAC），友好人工智能控股有限公司）
专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究旨在解决客户行为建模问题，提出大型行为模型（LBM），通过统一公式从零售交易学习客户决策，经多种训练方式优化。该模型在多任务中表现出色，消融研究揭示各因素作用，为客户数字孪生体和行为模拟提供可扩展基础。
Comments 17 pages, 5 figures
Retrieving a Set, Not Independent Passages: Set-Level Compatibility Learning for Efficient Set Exploration
检索一个集合，而非独立段落：用于高效集合探索的集合级兼容性学习
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR
AI总结 针对多跳问答等任务中证据段落选择问题，提出集合级检索框架，通过查询-集合兼容性评分训练，用ParaSet和SetCE两个评分器实例化，提升了检索性能及下游问答任务性能，且集合级检索器有互补特性。
GORIO: GPU-Centered Remote I/O for Graph ANNS over NVMe-oF
GORIO：基于NVMe-oF的图近似近邻搜索的以GPU为中心的远程I/O
专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.DB
AI总结 研究针对图近似近邻搜索中大型向量索引超单GPU服务器内存问题，提出GORIO系统，将以GPU为中心的本地I/O扩展到远程存储，设计两层架构，实验表明其性能大幅提升。
MetaSkill-Evolve: Recursive Self-Improvement of LLM Agents via Two-Timescale Meta-Skill Evolution
MetaSkill-Evolve：基于双时间尺度元技能演化的大语言模型智能体递归自改进方法
机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； MCML ； MemAgents Lab（MemAgents实验室）
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有自改进智能体演化非递归的局限，提出双时间尺度框架，任务技能与元技能分层递归演化，在三类基准上显著提升测试精度。
A Retrieval-Augmented Framework for Detecting and Resolving Pragmatic Ambiguities in Natural Language Requirements
一种用于检测和解决自然语言需求中语用歧义的检索增强框架
机构 * Tata Consultancy Services（塔塔咨询公司）
专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究自然语言需求中的语用歧义，利用检索增强技术和不同领域知识库模拟不同专业利益相关者，生成候选消歧需求并验证，评估该方法在需求文档上的效果。
AGL-1: The Enterprise AI Governance Layer as a Control Plane for Trusted Enterprise Intelligence
AGL-1：作为可信企业智能控制平面的企业人工智能治理层
机构 * Independent Researcher（独立研究员）
专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究企业人工智能从实验走向运营面临的治理挑战，介绍AGL-1企业人工智能治理层这一参考模型，基于相关原则将治理问题从检索控制扩展到全执行路径治理，定义七个治理领域。
Comments 16 pages, 1 figure; independent technical report
Reinforcement Learning for Evidence-Seeking Diagnostic Reasoning with Large Language Models
基于强化学习的大语言模型证据寻求诊断推理
机构 * Qing Yuan Research Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学清源研究院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新院） ； Shanghai AI Laboratoty（上海人工智能实验室）
专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 将医学诊断形式化为迭代证据寻求任务，利用带可验证奖励的强化学习，引入基于检索增强生成的检查模拟器，使大语言模型从被动响应转变为自主助手。
Hawk: Harnessing Hardware-Aware Knowledge for High-Performance NPU Kernel Generation
Hawk：利用硬件感知知识生成高性能NPU内核
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Greater Bay Area National Technology Innovation Center（粤港澳大湾区国家技术创新中心） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室）
专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Hawk框架，通过运行时知识合成、瓶颈感知检索和效果驱动蒸馏三个模块，将NPU内核生成准确率从49.4%提升至80.0%，执行速度最高提升2.2倍。
Why teaching resists automation in an AI-inundated era: Human judgment, non-modular work, and the limits of delegation
为何在人工智能泛滥的时代教学抵抗自动化：人类判断、非模块化工作与委托的局限
机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学）
专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文探讨了在人工智能普及背景下，教学工作难以自动化的原因，指出教学本质上具有解释性、关联性和专业判断，无法被完全自动化或委托给技术。
Comments Revised version; accepted for publication in TechTrends
CausalSteward: An Agentic Divide-Conquer-Combine Copilot for Causal Discovery
CausalSteward: 一种用于因果发现的智能分治-合并副驾驶
专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出CausalSteward多智能体框架，通过分治策略将高维变量迭代划分并分别分析，融合先验知识与数据驱动方法，解决因果可识别性问题。
Diagnosing and Mitigating Retrieval Bottlenecks in LLM-Based Cold-Start Recommendation
诊断与缓解基于LLM的冷启动推荐中的检索瓶颈
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR
AI总结 本文通过五领域基准测试发现，在冷启动场景下，LLM重排序器受限于检索覆盖率低（4.6-22.9%），提出LHF混合融合层作为检索侧基线，恢复17-61%的oracle覆盖空间，但端到端实验显示非LLM排序与LLM重排序之间存在不匹配。
Comments 17 pages, 6 figures, 13 tables
CLOSER-VLN: Closed-Loop Self-Verified Retrieval-Augmented Reasoning for Aerial Vision-Language Navigation
CLOSER-VLN：面向空中视觉语言导航的闭环自验证检索增强推理
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出CLOSER方法，通过闭环的推理、验证、检索和纠正机制，解决空中VLN中开放循环决策导致的误差累积问题，在CityNav基准上取得32.01% SR和21.28% SPL。
Generative Retrieval via Diffusion Transformer with Metric-Ordered Sequence Training and Hybrid-Policy Preference Optimization
基于扩散Transformer的生成式检索：度量有序序列训练与混合策略偏好优化
机构 * Peking University（北京大学）
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对模式保持的属性检索任务，提出MO-DiT+HPPO框架，通过度量有序训练和混合策略偏好优化，在八个领域分割中七个取得显著提升。
Adaptive Re-Ranking
自适应重排序
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR
AI总结 提出基于效用的自适应重排序框架，通过查询路由选择不同复杂度的排序模型，在保持检索质量的同时显著降低延迟和计算成本。
Comments 7 pages
Cross-Lingual Exploration for Parametric Knowledge
跨语言探索参数化知识
机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； Google Research（谷歌研究） ； MIT, IBM-MIT Watson AI Lab（麻省理工学院与IBM-麻省理工 Watson人工智能实验室）
专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文研究通过跨语言提示策略探索大型语言模型中的隐藏事实知识，发现跨语言探索能显著提升知识迁移和事实召回，比单语言扩展更高效，并改善跨语言一致性。
Comments 29 pages, 5 figures, preprint
INSPIRE: Intent-aware Neural Sponsored Product Retrieval for E-commerce
INSPIRE：面向电子商务的意图感知神经赞助商品检索
专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR
AI总结 针对电商搜索中用户意图与商品不匹配问题，提出INSPIRE框架，利用结构化意图信号（如品牌、口味、饮食限制）增强查询与赞助商品的匹配，通过弱监督意图学习和大模型蒸馏实现精准检索。
Comments Accepted to ACM SIGIR E-commerce Workshop, 2026
CRAwLeR -- Cross-Reference Aware Legal Retrieval
CRAwLeR -- 交叉引用感知的法律检索
专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR
AI总结 针对法律文档中的交叉引用，提出CRAwLeR流水线，生成需要上下文的查询并构建数据集，实验表明约80%的查询真正需要上下文，最佳Recall@10为55%-59%。
Comments 26 pages, 18 figures
AI Agents Can Already Autonomously Perform Experimental High Energy Physics
AI智能体已能自主执行实验高能物理研究
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（国家科学基金会人工智能与基本相互作用研究所） ； CERN（欧洲核子研究中心）
专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 基于大语言模型的AI智能体自主执行高能物理分析全流程，提出JFC框架整合文献检索与多智能体审查，在ALEPH、DELPHI和CMS开放数据上验证，首次由AI自主产生新颖物理结果，旨在减轻技术负担而非取代物理学家。
Retrieval-Augmented Anatomical Guidance for Text-to-CT Generation
检索增强的解剖引导用于文本到CT生成
机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering, Università Campus Bio-Medico di Roma, Rome, Italy（人工智能与计算机系统单位，工程系，罗马生物医学大学，意大利罗马） ； Department of Diagnostics and Intervention, Biomedical Engineering and Radiation Physics, Umeå University, Umeå, Sweden（诊断与介入系，生物医学工程与放射物理，乌梅大学，瑞典乌梅）
专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出检索增强方法，通过检索相关临床案例的解剖标注作为结构代理，注入文本条件潜在扩散模型，实现文本到CT生成中语义与解剖信息的融合，提升图像保真度和临床一致性。
