RAG / 检索增强生成

PatchRecall: Patch-Driven Retrieval for Automated Program Repair

PatchRecall: 基于补丁的检索用于自动化程序修复

Mahir Labib Dihan, Faria Binta Awal, Md. Ishrak Ahsan

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

AI总结 PatchRecall通过结合代码库检索与历史检索策略，在提升召回率的同时保持简洁，实验表明其在SWE-Bench上实现了更高的召回率且不显著增加检索文件数量，从而提升自动化程序修复效果。

Comments Code is available at https://www.kaggle.com/code/mahirlabibdihan/swe-bench-pag

Retrieval Augmented Conversational Recommendation with Reinforcement Learning

基于强化学习的检索增强对话推荐

Zhenrui Yue, Honglei Zhuang, Zhen Qin, Zhankui He, Huimin Zeng, Julian McAuley, Dong Wang

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

AI总结 本文提出RAR框架，通过动态结合检索与生成提升推荐性能与事实性，构建大规模电影语料库并引入强化学习方法优化候选集。

Persistent Identity in AI Agents: A Multi-Anchor Architecture for Resilient Memory and Continuity

人工智能代理中的持久身份：一种多锚架构用于健壮的记忆和连续性

Prahlad G. Menon

机构 * The Menon Lab（Menon实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出多锚架构解决AI代理身份问题，通过分离组件实现持久身份，引入混合RAG+RLM检索系统，提出身份锚点概念，提供身份在部分记忆故障下的持续性方案。

Comments 18 pages, 2 figures. Submitting to arXiv cs.ET (Emerging Technologies)

Mnemis: Dual-Route Retrieval on Hierarchical Graphs for Long-Term LLM Memory

Mnemis：基于分层图的双路检索用于长期LLM记忆

Zihao Tang, Xin Yu, Ziyu Xiao, Zengxuan Wen, Zelin Li, Jiaxi Zhou, Hualei Wang, Haohua Wang, Haizhen Huang, Weiwei Deng, Feng Sun, Qi Zhang

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Mnemis提出一种结合系统1相似性搜索和系统2全局选择机制的新型记忆框架，通过分层图实现语义层次的自顶向下检索，提升长期记忆检索性能。

Comments Accepted to ACL2026

SQuARE: Structured Query & Adaptive Retrieval Engine For Tabular Formats

SQuARE：结构化查询与自适应检索引擎用于表格格式

Chinmay Gondhalekar, Urjitkumar Patel, Fang-Chun Yeh

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

AI总结 SQuARE通过结构化查询和自适应检索引擎解决表格中多行标题、合并单元格等问题，提升表格问答精度与鲁棒性。

Comments Accepted in The IEEE International Workshop on Large Language Models in Finance, Dec 8-11, Macau, China, 2025, Preprint Copy

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData), Macau, China

Mina: A Multilingual LLM-Powered Legal Assistant Agent for Bangladesh for Empowering Access to Justice

Mina：一种多语言大语言模型驱动的法律助理代理，用于孟加拉国，以促进获得正义

Azmine Toushik Wasi, Wahid Faisal, Mst Rafia Islam, Md Rizwan Parvez

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Mina通过多语言嵌入和基于RAG的工具链框架，为孟加拉国提供多语言法律助理服务，实现法律文书、引文和通俗解释的生成，经评估在法律考试中表现优异，成本显著降低。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

AnomalyAgent: Agentic Industrial Anomaly Synthesis via Tool-Augmented Reinforcement Learning

AnomalyAgent：通过工具增强强化学习进行代理工业异常合成

Jiaming Su, Tengchao Yang, Ruikang Zhang, Zhengan Yan, Haoyu Sun, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tongji University（同济大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AnomalyAgent，通过工具增强强化学习生成高语义真实性的工业异常样本，采用闭环优化和两阶段训练框架，实现自我反思与迭代改进。

PRIME: Training Free Proactive Reasoning via Iterative Memory Evolution for User-Centric Agent

PRIME：通过迭代记忆进化实现无梯度的前瞻性推理以构建以用户为中心的智能体

Prince Zizhuang Wang, Shuli Jiang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 PRIME通过迭代记忆进化框架，实现无梯度学习，使智能体在多轮人机交互中高效学习用户意图，提升任务执行效率和可解释性。

An Automated Survey of Generative Artificial Intelligence: Large Language Models, Architectures, Protocols, and Applications

生成人工智能的自动化调查：大型语言模型、架构、协议和应用

Eduardo C. Garrido-Merchán, Álvaro López López

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

AI总结 本文调查了生成人工智能领域，重点分析了前沿大型语言模型的架构、训练方法和性能，涵盖多个模型家族及部署协议，总结了各行业应用案例。

MARVEL: Multimodal Adaptive Reasoning-intensiVe Expand-rerank and retrievaL

MARVEL：多模态自适应推理-增强扩展-排序和检索

Mahmoud SalahEldin Kasem, Mohamed Mahmoud, Mostafa Farouk Senussi, Mahmoud Abdalla, Abdelrahman Abdallah, Hyun-Soo Kang

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

AI总结 本文提出MARVEL框架，通过统一的扩展-检索-排序流程，结合LLM驱动的查询扩展、增强推理的密集检索器和基于GPT-4o的逐步推理排序，提升了多模态检索性能，在MM-BRIGHT基准上实现了37.9nDCG@10的高分。

SciPostGen: Bridging the Gap between Scientific Papers and Poster Layouts

SciPostGen：弥合科学论文与海报布局之间的差距

Shun Inadumi, Shohei Tanaka, Tosho Hirasawa, Atsushi Hashimoto, Koichiro Yoshino, Yoshitaka Ushiku

机构 * OMRON SINIC X Corp.（欧姆龙SINIC X公司） ； NAIST（奈良先端科学技术大学院大学） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SciPostGen数据集，用于生成基于科学论文的海报布局，通过分析论文结构与布局元素数量的关系，探索检索增强的海报布局生成框架，实验表明该框架能生成符合论文结构和约束条件的布局。

Comments CVPR2026 Findings

HIVE: Query, Hypothesize, Verify An LLM Framework for Multimodal Reasoning-Intensive Retrieval

HIVE：一种用于多模态推理密集检索的LLM框架

Mahmoud Abdalla, Mahmoud SalahEldin Kasem, Mohamed Mahmoud, Mostafa Farouk Senussi, Abdelrahman Abdallah, Hyun-Soo Kang

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

AI总结 HIVE通过引入LLM进行显式视觉-文本推理，提升多模态检索效果，达到41.7的nDCG@10，优于现有文本和多模态模型。

Comments accepted at CVPR 2026 Workshop GRAIL-V

AI Trust OS -- A Continuous Governance Framework for Autonomous AI Observability and Zero-Trust Compliance in Enterprise Environments

AI信任操作系统——面向企业环境的连续治理框架：自主AI可观测性和零信任合规性

Eranga Bandara, Asanga Gunaratna, Ross Gore, Abdul Rahman, Ravi Mukkamala, Sachin Shetty, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Peter Foytik, Safdar H. Bouk, Xueping Liang, Amin Hass, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa

机构 * Old Dominion University（欧道明大学） ； AI Motion Labs（AI Motion实验室） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Colombo（科伦坡大学） ； Accenture Technology Labs（埃森哲技术实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AI Trust OS，通过持续自主AI可观测性和零信任合规性框架，解决企业环境中AI系统治理问题，基于 telemetry 驱动的架构实现持续合规验证。

Springdrift: An Auditable Persistent Runtime for LLM Agents with Case-Based Memory, Normative Safety, and Ambient Self-Perception

Springdrift：一种可审计的持久运行时用于LLM代理，具备基于案例的记忆、规范安全性和环境自我感知

Seamus Brady

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

AI总结 Springdrift通过可审计的执行子系统、基于案例的记忆层和规范安全机制，实现了LLM代理在跨会话任务连续性和环境自我感知方面的突破，展示了无显式指令下的自主诊断能力。

Mixture-of-Retrieval Experts for Reasoning-Guided Multimodal Knowledge Exploitation

基于推理引导的多模态知识利用的检索专家混合

Chunyi Peng, Zhipeng Xu, Zhenghao Liu, Yishan Li, Yukun Yan, Shuo Wang, Yu Gu, Minghe Yu, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MoRE框架，通过动态选择检索专家提升多模态大语言模型的知识利用效率，实验表明在开放领域问答基准上性能提升超过7%。

ExpressEdit: Fast Editing of Stylized Facial Expressions with Diffusion Models in Photoshop

ExpressEdit: 在Photoshop中使用扩散模型快速编辑风格化面部表情

Kenan Tang, Jiasheng Guo, Jeffrey Lin, Yao Qin

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 ExpressEdit通过开放源代码的Photoshop插件，实现快速且无伪影的风格化面部表情编辑，结合Liquify等原生功能，提升编辑效率与艺术创作灵活性。

Comments Accepted to CVPR 2026 Workshop on Generative AI for Storytelling (AISTORY)

Synapse: Evolving Job-Person Fit with Explainable Two-phase Retrieval and LLM-guided Genetic Resume Optimization

Synapse：通过可解释的双阶段检索和LLM引导的遗传简历优化实现就业-个人匹配

Ansel Kaplan Erol, Seohee Yoon, Keenan Hom, Xisheng Zhang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 Synapse通过双阶段检索和遗传优化提升招聘推荐系统，解决信息不平衡问题，提高推荐精度和透明度，实验显示nDCG@10提升22%。

SelRoute: Query-Type-Aware Routing for Long-Term Conversational Memory Retrieval

SelRoute：基于查询类型的长期对话记忆检索路由

Matthew McKee

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

AI总结 SelRoute通过根据查询类型选择专用检索管道提升长期对话记忆检索效果，实验显示其在多个基准测试中表现优异，但存在推理密集型检索任务的失败模式。

Comments 12 pages, 12 tables, 3 appendices

Generative AI Spotlights the Human Core of Data Science: Implications for Education

生成AI揭示数据科学的人类核心：对教育的影响

Nathan Taback

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 生成AI揭示数据科学中不可还原的人类核心，教育应强化人类推理能力，通过迭代提示-输出-提示循环提升学生贡献能力，评估应侧重推理与判断。

AgentExpt: Automating AI Experiment Design with LLM-based Resource Retrieval Agent

AgentExpt: 基于LLM的资源检索代理自动化AI实验设计

Yu Li, Lehui Li, Lin Chen, Qingmin Liao, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shandong University（山东大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的资源检索代理框架，通过自动化数据收集和集体感知增强检索，提升实验设计的自动化和可解释性，实验结果显示在Recall@20和HitRate@5上分别提升5.85%和8.30%。

Comments 10 pages

Dream to Recall: Imagination-Guided Experience Retrieval for Memory-Persistent Vision-and-Language Navigation

梦想回溯：基于想象的体验检索用于记忆持久的视觉与语言导航

Yunzhe Xu, Yiyuan Pan, Zhe Liu

机构 * National Key Laboratory of Human Machine Hybrid Augmented Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人机混合增强智能全国重点实验室） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Memoir，通过想象引导的检索机制提升记忆持久的视觉与语言导航性能，通过混合视角记忆和经验增强导航模型，在多个基准测试中实现了显著提升。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)

CADSmith: Multi-Agent CAD Generation with Programmatic Geometric Validation

CADSmith: 基于程序化几何验证的多智能体CAD生成

Jesse Barkley, Rumi Loghmani, Amir Barati Farimani

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 CADSmith通过多智能体管道生成CadQuery代码，并通过双重嵌套修正循环进行迭代优化，结合精确测量和视觉评估提升CAD生成质量。

Comments 8 pages, 6 figures

ClimateCheck 2026: Scientific Fact-Checking and Disinformation Narrative Classification of Climate-related Claims

ClimateCheck 2026：气候相关主张的科学事实核查与虚假信息叙述分类

Raia Abu Ahmad, Max Upravitelev, Aida Usmanova, Veronika Solopova, Georg Rehm

机构 * Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； Technische Universität Berlin（柏林工业大学） ； Leuphana Universität Lüneburg（吕讷堡大学） ； Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） 纠错

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

AI总结 ClimateCheck 2026通过扩大训练数据和新增虚假信息叙述分类任务，挑战气候相关主张的自动核查，揭示传统指标的系统性偏差。

Comments Accepted at NSLP@LREC 2026

EcoThink: A Green Adaptive Inference Framework for Sustainable and Accessible Agents

EcoThink: 一种绿色自适应推理框架，用于可持续和可及的智能体

Linxiao Li, Zhixiang Lu

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EcoThink框架，通过轻量级路由器动态评估查询复杂度，减少推理能耗40.4%，提升AI可持续性和可及性。

Comments Accepted by WWW 2026

RANGER: Sparsely-Gated Mixture-of-Experts with Adaptive Retrieval Re-ranking for Pathology Report Generation

RANGER: 用于病理报告生成的稀疏门控专家混合模型与自适应检索重排序

Yixin Chen, Ziyu Su, Hikmat Khan, Muhammad Khalid Khan Niazi

机构 * Department of Biomedical Engineering, The Ohio State University（生物医学工程系，俄亥俄州立大学） ； Department of Pathology, The Ohio State University（病理学系，俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 RANGER通过稀疏门控专家混合模型和自适应检索重排序，提升病理报告生成的生成特化与语义对齐，实验表明在PathText-BRCA数据集上性能优于现有方法。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF CVPR 2026 Workshops (CV4Clinical)

Knowledge Access Beats Model Size: Memory Augmented Routing for Persistent AI Agents

知识访问胜过模型规模：基于对话记忆的持久AI代理路由

Xunzhuo Liu, Bowei He, Xue Liu, Andy Luo, Haichen Zhang, Huamin Chen

机构 * vLLM Semantic Router Project（vLLM语义路由器项目） ； MBZUAI ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila ； AMD ； Red Hat（红帽） 纠错

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

AI总结 本文提出利用对话记忆提升AI代理效率，通过轻量模型结合检索信息，使小模型在用户特定查询中表现优于大模型，证明知识访问比模型规模更重要。

PersonalQ: Select, Quantize, and Serve Personalized Diffusion Models for Efficient Inference

PersonalQ: 选择、量化并服务个性化扩散模型以实现高效推理

Qirui Wang, Qi Guo, Yiding Sun, Junkai Yang, Dongxu Zhang, Shanmin Pang, Qing Guo

机构 * School of Software Engineering, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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

AI总结 PersonalQ通过触发令牌连接检查点选择与量化，提升意图对齐并优化压缩质量，实现高效个性化扩散模型服务。

Comments Accepted in ICME 2026

Memory poisoning and secure multi-agent systems

记忆污染与安全多智能体系统

Vicenç Torra, Maria Bras-Amorós

机构 * Department of Computing Science, Ume University, Ume , Sweden（瑞典乌梅大学计算机科学系） ； Departament of Mathematics, Universitat Politècnica de Catalunya, Catalonia, Spain（西班牙加泰罗尼亚理工大学数学系） 纠错

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

AI总结 本文探讨了多智能体系统中记忆污染攻击的风险，分析了不同记忆系统类型的安全性，并提出基于密码学的缓解策略，强调了智能体交互中的实际风险及安全设计的重要性。

Comments 15 pages, 2 figures

Retrieval-Augmented LLMs for Security Incident Analysis

增强检索的大型语言模型用于安全事件分析

Xavier Cadet, Aditya Vikram Singh, Harsh Mamania, Edward Koh, Alex Fitts, Dirk Van Bruggen, Simona Boboila, Peter Chin, Alina Oprea

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于RAG的系统，通过针对性查询过滤和LLM语义推理分析安全事件，展示LLM在恶意软件和Active Directory攻击中的高召回率和精度，证明RAG架构在安全分析中的有效性。

Negative Sampling Techniques in Information Retrieval: A Survey

信息检索中的负采样技术：综述

Laurin Wischounig, Abdelrahman Abdallah, Adam Jatowt

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

AI总结 本文综述了密集信息检索中负采样技术，探讨了随机、静态/动态挖掘及合成数据集等方法，并分析了效果、计算成本和实现难度之间的权衡。

Comments Accepted at findings EACL 2026