RAG / 检索增强生成

Stateful Multi-Agent LLMs for Cross-View Interface Alignment in Automotive Model-Based Systems Engineering

面向汽车基于模型的系统工程的有状态多智能体大语言模型，用于跨视图接口对齐

Aleksei Velsh, Nenad Petrovic, Alois Knoll

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

AI总结 针对LLMs在汽车MBSE中引发的架构漂移问题，提出有状态多智能体验证流水线，在ADAS场景中实现97%实体可追溯性等指标，证明对抗性审核可让LLMs可靠生成零错误MBSE架构。

MRCoder: An Efficient Context Selecting Approach for Repository-Level Code Generation

MRCoder：一种面向仓库级代码生成的高效上下文选择方法

Peiding Wang, Li Zhang, Fang Liu

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

AI总结 MRCoder是一种基于Map-Reduce范式的仓库级代码生成上下文选择框架，通过SADGS策略和并行验证，在提升代码生成准确率的同时降低了token消耗与推理时间。

Comments Under review in TOSEM

From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control

从检测到行动：使用LLM智能体进行容错控制

Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； Helmut Schmidt University（海德堡-施密特大学） 纠错

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

AI总结 提出基于大语言模型智能体的主动容错控制框架，通过多智能体协作、数字孪生和知识图谱增强检索，生成并验证最小风险恢复路径，在离散和连续过程控制中实现从故障检测到有效纠正行动的闭环。

3D-CoS: A New 3D Reconstruction Paradigm Based on VLM Code Synthesis

3D-CoS：基于VLM代码合成的新型3D重建范式

Yuhao Wang, Puyi Wang, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Kevin Qinghong Lin, Yu Cheng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Microsoft（微软） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出3D代码合成（3D-CoS）范式，将3D资产表示为可执行的Blender代码，利用VLM进行程序化重建，实现高可控性和局部编辑能力。

Comments Preprint. 24 pages, 11 figures

Trajectory-Aware Clinical Risk Prediction via Severity-Grounded Knowledge Graphs and Retrieval-Augmented Generation

通过基于严重程度的知识图谱和检索增强生成进行轨迹感知临床风险预测

Kyunghoon Jeon, Youmin Ko, Woohwan Jung, Hyunjoon Kim

机构 * Hanyang University（汉阳大学） ； Korea University（韩国大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(title)；分类 cs.AI

AI总结 针对利用EHRs预测临床风险的挑战，提出TRACER框架，通过构建含严重程度信息的知识图谱、检索患者进展路径、提取临床事件及用相似病例增强患者背景来预测风险，在相关数据集实验中相比基线有显著提升。

Comments Accepted to KDD 2026

HyGRL: Adaptive Hybrid Graph Reasoning for Multi-Entity Questions

HyGRL：用于多实体问题的自适应混合图推理

Junyi Wang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 针对多实体组合问题，传统方法有局限。本文提出HyGRL框架，将文本嵌入知识图谱创建异构网络，通过模仿学习和强化学习进行自适应结构归纳推理，实验证明其在答案准确性、推理保真度等方面表现出色，成本低且推理快。

Comments 8 pages

DYNA : Dynamic Episodic Memory Networks for Augmenting Large Language Models with Temporal Knowledge Graphs in Continuous Learning

DYNA：用于在持续学习中通过时间知识图谱增强大语言模型的动态情景记忆网络

Ali Sarabadani, Mahtab Tajvidiyan

机构 * Department of Computer Engineering and Information Technology, University of Qom（卡姆大学计算机工程与信息科技系） 纠错

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

AI总结 提出DYNA框架，通过时间知识图谱作为外部可更新记忆，增强冻结的大语言模型，在三个时间召回任务上减少约7%的灾难性遗忘并提升约5%的时间排序能力。

Taxonomy-Driven Analysis of Open-Source AI Risk Mitigation Tools

分类驱动的开源AI风险缓解工具分析

Afreen Alam, Evgenija Popchanovska, Ana Gjorgjevikj, Maryan Rizinski, Lubomir T. Chitkushev, Irena Vodenska, Dimitar Trajanov

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出分类驱动的协议，将21种开源AI风险缓解工具映射到MIT分类法，发现工具在治理等领域存在缺口，为企业AI风险缓解提供实用框架。

Profile-Graph Memory for LLM Agents: Implicit Cross-Entity Traversal through Narrative Profiles

用于大语言模型智能体的概要图内存：通过叙事概要进行隐式跨实体遍历

Shengtong Zhu

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体长期记忆中多跳关联未被充分测量的问题，提出了MemHop基准和ProGraph两层内存架构，通过概要扩展与压缩残差实现跨实体遍历，提升了多跳推理及精确召回能力，在多个基准测试中表现优异并开源相关实现。

Comments 11 pages, 2 figures, 7 tables. Code and MemHop benchmark: https://github.com/ShengtongZhu/ProGraph

Cache-Aware Prompt Compression:A Two-Tier Cost Model for LLM API Caching

缓存感知提示压缩：用于大语言模型API缓存的双层成本模型

Yan Song

机构 * PayPal Inc.（贝宝公司） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型API缓存成本，发现现有方法不足。提出缓存感知提示压缩（CAPC），结合查询无关压缩与缓存控制。经实验验证，CAPC在多种配置下成本最低，在生产工作负载中表现出色，验证了交叉模型负投资回报率预测。

Comments 28

All Relations Lead to Rome: Automated Knowledge Graph Creation and Question Generation

所有关系通向罗马：自动化知识图谱构建与问题生成

Matthijs Jansen op de Haar, Tobias Stähle, Lorenzo Gatti

专题命中 图谱与结构化RAG ：dense retrieval(abstract)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出ARLtR框架，联合构建知识图谱、嵌入和基于事实的问答对，实现符号图与稠密检索的统一表示，并以罗马帝国历史数据集验证。

Comments 10 pages, 5 figures, version one

Retrieval-Warmed Energy-Based Reasoning: A Five-Arm Ablation Methodology for Diffusion-as-Inference on Structured Reasoning Tasks

检索预热能量基推理：结构化推理任务上扩散即推断的五臂消融方法

Libo Sun, Po-Wei Harn, Zewei Zhang, Peixiong He, Xiao Qin

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering, Auburn University（奥本大学计算机科学与软件工程系） ； Department of Information Management, National Central University（国立中央大学信息管理系） 纠错

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

AI总结 提出五臂消融方法（oracle、best-constant、per-query-random、shuffled、aligned）分离检索预热能量基推理中的三种混淆效应，在连通性-2任务上发现逐图对齐主导性能提升，而在数独任务上关键质量成为瓶颈。

Comments 8 Pages, 6 Figures

Predicate Importance Estimation and Decoupled Rationale-Score Distillation for Entity Alignment

谓词重要性估计与解耦理由-分数蒸馏用于实体对齐

Keunha Kim, Yoonjin Jang, Hyeon-gu Lee, Sihyung Kim, Youngjoong Ko

机构 * SungKyunKwan University（成均馆大学） ； NAVER 纠错

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

AI总结 提出谓词重要性估计和解耦理由-分数蒸馏两个模块，通过谓词感知嵌入和蒸馏小语言模型提升知识图谱实体对齐性能，并利用分数与理由的不一致实现人机协同验证。

Comments 12 pages, 10 figures

AgentRiskBOM: A Risk-Scoping Security Bill of Materials for Agentic AI Systems

AgentRiskBOM：面向智能体AI系统的风险范围安全物料清单

Srimonti Dutta, Akshata Kishore Moharir

机构 * WAI USA Research Labs（WAI美国研究实验室） ； WAI USA（WAI美国） 纠错

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

AI总结 提出AgentRiskBOM，一种扩展SBOM/AIBOM/MLBOM的安全物料清单，通过添加运行时权限字段（自主性、工具权限、内存、凭证范围等）来填补智能体AI系统的能力透明度缺口，并在13个开源智能体上验证其覆盖率和检测能力。

Comments Accepted at IEEE International Conference on Cybersecurity and AI-Based Systems (Cyber-AI 2026)

DecoSearch: Complexity-Aware Routing and Plan-Level Repair for Text-to-SQL

DecoSearch: 面向Text-to-SQL的复杂度感知路由与计划级修复

Esteban Schafir, Xu Zheng, Hojat Allah Salehi, Zhuomin Chen, Mo Sha, Wei Cheng, Dongsheng Luo

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； NEC-Labs（NEC实验室） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 提出DecoSearch框架，通过复杂度感知路由将查询分配给直接生成或DAG分解，并结合拓扑精炼器修复执行失败，在BIRD和Spider上取得高准确率且显著降低token消耗。

WikiKV: Schema-Evolving Path-Indexed Storage for Hierarchical Knowledge Navigation

WikiKV: 面向层次知识导航的架构演化路径索引存储

Feifei Li, Haoliang Ming, Zihan Li, Hang Liao, Xingyu Fan, Xiaoqing Wu, Chenggong Wang, Wenhui Que

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

AI总结 提出WikiKV，一种专为LLM策展层次知识库设计的路径索引键值存储模型，通过数据驱动架构、一致性协议和预算导航算子，实现低延迟查询和渐进式答案优化。

Comments 14 pages, 5 figures

Copyright Is the Headline; Capability Is the Blind Spot: AI Technology in the Book-Publishing Trade Press, November 2025--August 2026

版权是头条，能力是盲区：2025年11月—2026年8月图书出版行业媒体中的人工智能技术

Fred Zimmerman

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究通过分析多国行业媒体的89篇文章，指出图书出版领域AI报道存在能力盲区，提出设立常设AI报道板块等改进建议。

Comments 7 pages, 2 figures. 15-page Supplemental Information, coded 89-item corpus, crosstabs, BibTeX database, and citation audit included as ancillary files

TabRank: Chain-of-Thought Distillation for Table Re-Rankers

TabRank：表格重排器的思维链蒸馏

Adarsh Singh, Kushal Raj Bhandari, Jianxi Gao, Soham Dan, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； Scale AI 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对表格检索训练推理重排器的问题，提出TabRank框架，通过构建数据集并探索两种训练紧凑推理模型的变体，经压力测试，该方法在多表格检索数据集上显著提升性能，有效推广到多表格推理。

Comments 8 pages, 3 figures

Neighborhood-Aware Dual Biomedical Entity Linking

感知邻域的双生物医学实体链接

Yicheng Tao, Jie Liu

专题命中 图谱与结构化RAG ：retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 针对生物医学实体链接的挑战，提出三阶段框架PILOT，在五个基准上取得最优性能且推理高效。

RAGU: A Multi-Step GraphRAG Engine with a Compact Domain-Adapted LLM

RAGU：一个具有紧凑域适应语言模型的多步图检索增强生成引擎

Mikhail Komarov, Ivan Bondarenko, Stanislav Shtuka, Oleg Sedukhin, Roman Shuvalov, Yana Dementyeva, Matvey Solovyov, Nikolay O. Nikitin

机构 * ITMO University（圣彼得堡国立信息技术机械与光学大学） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚国立大学） ； Far Eastern Federal University（远东联邦大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对现有GraphRAG系统问题，提出RAGU引擎，通过分离提取与合并多步处理知识图。核心方法包括两阶段提取等。贡献在于训练的Meno-Lite-0.1模型表现出色，在多方面超越其他模型，且RAGU安装简单、运行要求低并开源。

Causal Episodic Memory for Feedback-Driven Agent Repair

用于反馈驱动智能体修复的因果情景记忆

Khang Nhat Hoang Vo, Tam Minh Chu, Anh Trac Duc Dinh, Thuyen Vinh Ha Bui, Tho Quan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), VNU-HCM（胡志明市理工大学计算机科学与工程学院（HCMUT，VNU-HCM）） 纠错

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

AI总结 本文提出无需训练的MERIT智能体，通过维护双极性记忆辅助LLM智能体修复，在Spider、BIRD数据集上提升了Text-to-SQL任务的执行准确率，同时明确了因果跨查询记忆的适用场景。

IDSTune: A Multi-Agent Collaborative Framework for Integrated Database System Tuning

IDSTune：一种用于集成数据库系统调优的多智能体协作框架

Yiyan Li, Guanli Liu, Renata Borovica-Gajic, Haoyang Li, Zihang Qiu, Xinmei Huang, Andreas Kipf, Cuiping Li, Hong Chen

专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 针对现有数据库调优方法未考虑组件相互依赖性及不足以处理多样工作负载等问题，提出IDSTune框架，通过大语言模型驱动多智能体协作联合优化多个配置组件，经实验验证其性能提升显著且调优速度快，适应性强。

Graph-Based Agentic AI with LangGraph: Workflow Pathways for Long-Running Stateful Business Processes

基于LangGraph的基于图的智能体人工智能：长期运行的有状态业务流程的工作流路径

Daniel Pearson, Sidney Shapiro, Emiliano Sebastian Gonzalez Venegas, Sanad Al-Khatib, Aurora Pinzón Arzola

机构 * Dhillon School of Business, University of Lethbridge（莱斯布里奇大学迪隆商学院） ； Universidad de Guadalajara（瓜达拉哈拉大学） ； Al Hussein Technical University（侯赛因技术大学） ； Universidad de Guanajuato（瓜纳华托大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文为业务流程中的生成式AI系统提供基于图的工作流路径实践指南，提出三种可执行方法展示相关技术协同，按工作流复杂性定位LangGraph，解释其适用场景及实现模式，明确产品行为。

Comments 25 pages, 2 figures. With ancillary code

Finding the Right Tables and Columns: A Benchmark and Corpus-Adaptive Embeddings for SQL Schema Retrieval

找到正确的表和列：用于SQL模式检索的基准和语料库自适应嵌入

Qingcheng Zeng, Puxuan Yu, Aman Mehta, Fuheng Zhao, Rajhans Samdani

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

AI总结 研究SQL模式检索问题，提出语料库自适应微调方法，通过合成查询、挖掘负样本及对比微调嵌入器，提升了检索性能，使模型成为十亿参数下最强检索器，确立模式链接为独立任务及语料库适应为实用部署途径。

From Legacy Documentation to OSCAL: An MCP-Based Agent Pipeline for Threat-Informed Continuous Compliance in Critical Infrastructure

从遗留文档到OSCAL：基于MCP的代理管道，用于关键基础设施中的威胁情报驱动的持续合规性

Lea Roxanne Muth, Marian Margraf

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对关键基础设施运营技术环境无法主动扫描但需主动系统反馈的问题，提出基于MCP的多代理管道，将自然语言描述转换为知识图谱和OSCAL工件，架构解耦推理与检索，降低风险，在场景中取得一定召回率并生成报告，虽有错误但可人工审查。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (IEEE CSR), Lisbon, Portugal, August 3-5, 2026. 8 pages, 1 figure

Agents That Know Too Much: A Data-Centric Survey of Privacy in LLM Agents

知道太多的智能体：LLM智能体中隐私的数据中心调查

Nada Lahjouji, Ashwin Gerard Colaco

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 从数据中心视角调查LLM智能体隐私风险，分类数据源、隐私风险及治理机制，发现信息流控制可覆盖组合和跨会话推理泄露，但缺乏统一隐私策略的基准。

Comments 17 pages, 4 figures, 7 tables

FlowRAG: Synergizing Explicit Reasoning via Frequency-Aware Multi-Granularity Graph Flow

FlowRAG: 通过频率感知的多粒度图流协同显式推理

Bihao Zhan, Zongsheng Cao, Jie Zhou, Bo Zhang, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出FlowRAG框架，构建四层异构图，通过双粒度激活和频率感知加权流模块，增强语义召回和显式推理路径提取，在复杂推理基准上取得最优性能。

Architectural Evolution and Selection Framework for Database Systems in AI-Ready Data Platforms

面向AI就绪数据平台的数据库系统架构演进与选择框架

Mohit Srivastava

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 提出一个统一的多范式评估与选择框架，基于九个架构维度，通过工作负载特征化、约束过滤和兼容性评分，系统比较十三种数据库范式，揭示存储计算分离、工作负载驱动专业化、向AI就绪平台收敛三大演化模式，并通过金融欺诈检测案例验证。

Comments 18 pages, 6 figures

Pezego-HITL: A policy-grounded large language model architecture for agricultural extension in Ghana

Pezego-HITL：一种用于加纳农业推广的基于政策的大语言模型架构

Shunbao Li, Zhipeng Yuan, Amoako Ofori, Benedicta Y. Fosu-Mensah, Yang Li, Manu Kenchappa Junjanna, Qing Xue, Po Yang

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

AI总结 研究针对加纳农业推广中大语言模型应用问题，提出基于政策的结构化检索增强生成与验证内存路由方法，通过P-EVAL框架评估，提升了模型政策对齐率、农艺利用率，降低延迟，还验证了通用性，为小农户农业提供可扩展模板。

Attributing Structured-Output Gains in Function Calling: Interface Alignment versus Procedural Transfer

函数调用中结构化输出增益的归因：接口对齐与过程转移

Wanyi Chen, Daoyuan Chen, Fang Kong

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)

AI总结 研究结构化输出基准中提示诱导函数调用增益的归因，介绍四层增益归因协议，应用于相关数据集得出部分增益源于接口对齐而非过程转移的结论，并发布相关资源。

Comments 18 pages, 5 figures