RAG / 检索增强生成

Compliance-by-Construction Argument Graphs: Using Generative AI to Produce Evidence-Linked Formal Arguments for Certification-Grade Accountability

基于构造的合规性论证图：利用生成式AI生成证据关联的正式论证以实现认证级问责

Mahyar T. Moghaddam

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

AI总结 本文提出一种结合生成式AI与结构化正式论证表示的合规性架构，通过类型化论证图、检索增强生成、推理验证内核和溯源账本，确保论证的可验证性和可追溯性，防止不支持的主张进入决策记录。

Comments Accepted at FACCT 2026, IoT CPS Week

Document-Level Numerical Reasoning across Single and Multiple Tables in Financial Reports

跨单表和多表的财务报告中数字推理

Yi-Cheng Wang, Wei-An Wang, Chu-Song Chen

机构 * Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University（国立台湾大学资讯工程学系） ； FinTech Center, National Taiwan University（国立台湾大学金融科技中心） 纠错

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

AI总结 本文提出FinLongDocQA数据集，解决长文档中跨表数字推理问题，发现LLM在长文本中定位和多步计算时存在瓶颈，提出FinLongDocAgent多智能体方法提升可靠性。

Selective Forgetting for Large Reasoning Models

选择性遗忘用于大推理模型

Tuan Le, Wei Qian, Mengdi Huai

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种选择性遗忘框架，通过多语言模型分析推理轨迹，识别并替换敏感内容，以保护一般推理能力，同时解决大推理模型的知识泄露问题。

MemArchitect: A Policy Driven Memory Governance Layer

MemArchitect：一种基于策略的记忆管理层

Lingavasan Suresh Kumar, Yang Ba, Rong Pan

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 MemArchitect通过引入规则化的记忆治理机制，解决大语言模型代理中的内存管理问题，提升自主系统可靠性和安全性。

Comments This is an on going research work and will be updated periodically

From Slides to Chatbots: Enhancing Large Language Models with University Course Materials

从幻灯片到聊天机器人：利用大学课程材料增强大语言模型

Tu Anh Dinh, Philipp Nicolas Schumacher, Jan Niehues

机构 * Karlsruhe Institute of Technology, Germany（卡尔斯鲁厄理工学院，德国） 纠错

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

AI总结 本文研究如何通过整合大学课程材料提升大语言模型在计算机科学课程中的表现，比较了RAG和CPT两种策略，并发现多模态RAG在处理包含图像和公式的幻灯片时更有效。

Comments Accepted to NSLP @ LREC 2026

GSI Agent: Domain Knowledge Enhancement for Large Language Models in Green Stormwater Infrastructure

GSI代理：面向绿色雨水基础设施的大语言模型领域知识增强

Shaohuang Wang

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

AI总结 本文提出GSI代理，通过监督微调、检索增强生成和代理推理流程，提升大语言模型在绿色雨水基础设施任务中的领域知识能力，实验表明其在领域任务中的表现显著提升。

DocSage: An Information Structuring Agent for Multi-Doc Multi-Entity Question Answering

DocSage：一个多文档多实体问答的信息结构代理

Teng Lin, Yizhang Zhu, Zhengxuan Zhang, Yuyu Luo, Nan Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 DocSage通过动态模式发现、结构化信息提取和模式感知推理，解决多文档多实体问答中的跨文档证据链构建和实体关系推断问题，实现超过27%的准确率提升。

Talking like Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs)

像管道和仪表图（P&IDs）一样交流

Achmad Anggawirya Alimin, Dominik P. Goldstein, Lukas Schulze Balhorn, Artur M. Schweidtmann

机构 * Process Intelligence Research Group（过程智能研究组） ； Department of Chemical Engineering（化学工程系） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出通过自然语言与P&IDs交互的方法，利用图表示和LLM结合，实现P&IDs信息的检索与解释，提升工程师工作效率。

Journal ref Systems and Control Transactions 2025

HDLxGraph: Bridging Large Language Models and HDL Repositories via HDL Graph Databases

HDLxGraph: 通过HDL图数据库连接大型语言模型和HDL仓库

Pingqing Zheng, Jiayin Qin, Fuqi Zhang, Niraj Chitla, Zishen Wan, Shang Wu, Yu Cao, Caiwen Ding, Yang, Zhao

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

AI总结 HDLxGraph通过整合HDL图特性与RAG，提升LLM在HDL任务中的搜索、调试和完成准确率。

Stan: An LLM-based thermodynamics course assistant

Stan：基于LLM的热力学课程助教

Eric M. Furst, Vasudevan Venkateshwaran

机构 * Department of Chemical ； Biomolecular Engineering, Allan P.\ Colburn Laboratory, University of Delaware, Newark, DE 19716, USA 纠错

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

AI总结 Stan是一种基于LLM的热力学课程助教系统，通过本地硬件运行，提供学生查询回答和教师教学记录支持，确保数据隐私和可重复性。

Comments 17 pages, 6 figures. For associated code repository, see https://github.com/EntropicLearners/stan.git

Saarthi for AGI: Towards Domain-Specific General Intelligence for Formal Verification

Saarthi 用于 AGI：迈向形式验证的领域特定通用智能

Aman Kumar, Deepak Narayan Gadde, Luu Danh Minh, Vaisakh Naduvodi Viswambharan, Keerthan Kopparam Radhakrishna, Sivaram Pothireddypalli

机构 * 1 Infineon Technologies India Private Limited, India 2 Infineon Technologies Dresden AG \& Co. KG, Germany 3 Infineon Technologies Vietnam Company Ltd., Vietnam 纠错

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

AI总结 Saarthi 通过结构化规则书和 RAG 技术提升形式验证的准确性和效率

Comments Published at the DVCon U.S. 2026

Large Language Model-Assisted UAV Operations and Communications: A Multifaceted Survey and Tutorial

大型语言模型辅助的无人机操作与通信：多方面的综述与教程

Yousef Emami, Hao Zhou, Radha Reddy, Atefeh Hajijamali Arani, Biliang Wang, Kai Li, Luis Almeida, Zhu Han

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 本文综述了大型语言模型在无人机操作与通信中的应用，探讨了LLMs在提升UAV智能方面的多方面技术与未来研究方向。

Comments 40 pages, 10 figures, 13 tables

SIDEKICK: A Semantically Integrated Resource for Drug Effects, Indications, and Contraindications

SIDEKICK: 一种集成语义的药物效应、适应症和禁忌症资源

Mohammad Ashhad, Olga Mashkova, Ricardo Henao, Robert Hoehndorf

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

AI总结 SIDEKICK通过语义集成药物效应、适应症和禁忌症，提升药物再利用中的副作用相似性分析能力。

Adaptive Collaboration of Arena-Based Argumentative LLMs for Explainable and Contestable Legal Reasoning

面向可解释和可争议法律推理的 Arena 基础论证 LLM 自适应协作

Hoang-Loc Cao, Phuc Ho, Truong Thanh Hung Nguyen, Phuc Truong Loc Nguyen, Dinh Thien Loc Nguyen, Hung Cao

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

AI总结 ACAL通过自适应多智能体协作和 Arena 基础论证框架，提升法律推理的可解释性和可争议性，实验证明其在效率和透明度上的优势。

Aurora: Neuro-Symbolic AI Driven Advising Agent

Aurora：神经符号AI驱动的建议代理

Lorena Amanda Quincoso Lugones, Christopher Kverne, Nityam Sharadkumar Bhimani, Ana Carolina Oliveira, Agoritsa Polyzou, Christine Lisetti, Janki Bhimani

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 Aurora通过神经符号AI结合检索增强生成、符号推理和课程数据库，实现大规模、可验证的学术建议，提升推荐准确性和效率。

Comments Accepted to 41st ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing. 8 Pages, 3 Figures

Panini: Continual Learning in Token Space via Structured Memory

Panini：通过结构化记忆在令牌空间中实现持续学习

Shreyas Rajesh, Pavan Holur, Mehmet Yigit Turali, Chenda Duan, Vwani Roychowdhury

机构 * ucla（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 Panini通过结构化记忆在令牌空间中实现持续学习，提升推理效率和准确性。

Comments 35 pages, code available at: https://github.com/roychowdhuryresearch/gsw-memory

Beyond Static Question Banks: Dynamic Knowledge Expansion via LLM-Automated Graph Construction and Adaptive Generation

超越静态问题库：通过LLM自动图构建与自适应生成实现动态知识扩展

Yingquan Wang, Tianyu Wei, Qinsi Li, Li Zeng

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Chengdu Technological University（成都理工大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出生成式图RAG框架，通过自动图构建和自适应生成，实现动态知识扩展，提升个性化教育系统的适应性和有效性。

LLM-Driven 3D Scene Generation of Agricultural Simulation Environments

基于大语言模型的农业模拟环境3D场景生成

Arafa Yoncalik, Wouter Jansen, Nico Huebel, Mohammad Hasan Rahmani, Jan Steckel

机构 * Faculty of Applied Engineering – Dept. of Electronics and ICT, University of Antwerp（应用工程学院——电子与信息通信技术系，安特卫普大学） ； Flanders Make Strategic Research Centre（弗拉芒制造战略研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于多LLM流水线的农业模拟环境3D场景生成方法，通过模块化设计提升领域特定场景生成的可靠性与精度。

Comments Accepted at IEEE Conference on Artificial Intelligence 2026

Benchmarking Large Language Models for Knowledge Graph Validation

对大型语言模型在知识图谱验证中的基准测试

Farzad Shami, Stefano Marchesin, Gianmaria Silvello

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

AI总结 本文提出FactCheck基准，评估大型语言模型在知识图谱验证中的性能，发现其在稳定性、可靠性及多模型共识策略上的不足，强调了建立系统评估框架的重要性。

Comments Accepted paper by the 29th International Conference on Extending Database Technology (EDBT'26)

Structured Episodic Event Memory

结构化事件记忆

Zhengxuan Lu, Dongfang Li, Yukun Shi, Beilun Wang, Longyue Wang, Baotian Hu

机构 * Southeast University（东南大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 SEEM通过结构化事件记忆框架提升自主代理的叙述连贯性和逻辑一致性。

Augmented Knowledge Graph Querying leveraging LLMs

增强知识图谱查询利用大语言模型

Marco Arazzi, Davide Ligari, Serena Nicolazzo, Antonino Nocera

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

AI总结 SparqLLM通过结合RAG和LLM技术，实现高效的知识图谱查询与可视化，提升非专家用户的数据交互能力。

Journal ref 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

Guiding Generative Storytelling with Knowledge Graphs

通过知识图谱引导生成叙事

Zhijun Pan, Antonios Andronis, Eva Hayek, Oscar AP Wilkinson, Ilya Lasy, Annette Parry, Guy Gadney, Tim J. Smith, Mick Grierson

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

AI总结 本研究通过知识图谱辅助生成叙事，提升长篇叙述的质量和用户可控性，实验表明结构明确的叙述有明显改进，但反思性故事未见提升。

Comments Accepted for publication in the International Journal of Human-Computer Interaction. Published online 29 December 2025

Journal ref International Journal of Human-Computer Interaction (2025)

Trade-R1: Bridging Verifiable Rewards to Stochastic Environments via Process-Level Reasoning Verification

Trade-R1: 通过过程级推理验证弥合可验证奖励与随机环境

Rui Sun, Yifan Sun, Sheng Xu, Li Zhao, Jing Li, Daxin Jiang, Cheng Hua, Zuo Bai

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

AI总结 Trade-R1通过过程级推理验证，将可验证奖励与随机金融环境连接，减少奖励黑客问题，DSR在跨市场泛化中表现优异。

The Pneuma Project: Reifying Information Needs as Relational Schemas to Automate Discovery, Guide Preparation, and Align Data with Intent

Pneuma项目：将信息需求作为关系模式来自动化发现、指导准备并使数据与意图一致

Muhammad Imam Luthfi Balaka, Raul Castro Fernandez

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

AI总结 Pneuma项目通过将信息需求转化为关系模式，利用语言模型实现自动化发现与文档生成，提升数据与意图的一致性。

Comments CIDR 2026 Paper

Reasoning Beyond Limits: Advances and Open Problems for LLMs

超越极限的推理：大型语言模型的进展与开放问题

Mohamed Amine Ferrag, Norbert Tihanyi, Merouane Debbah

机构 * United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） ； Technology Innovation Institute（技术创新研究所） ； Eötvös Loránd University（厄特沃什·洛朗大学） ； Khalifa University of Science（谢赫扎耶德科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了大型语言模型在推理能力上的最新进展，分析了多种模型的创新与性能提升，并指出了未来在多步骤推理、鲁棒性、提示平衡及工具整合等方面的研究挑战。

Comments The paper is published ICT Express Volume 11, Issue 6, December 2025, Pages 1054-1096

RAVEL: Rare Concept Generation and Editing via Graph-driven Relational Guidance

RAVEL：通过图驱动的关系引导进行罕见概念生成与编辑

Kavana Venkatesh, Yusuf Dalva, Ismini Lourentzou, Pinar Yanardag

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 RAVEL通过图驱动的关系引导方法，提升罕见概念生成与编辑的可控性和可解释性，适用于长尾领域。

Comments Project Page: https://ravel-diffusion.github.io/

Exploring Network-Knowledge Graph Duality: A Case Study in Agentic Supply Chain Risk Analysis

探索网络-知识图谱二元性：代理供应链风险分析的案例研究

Evan Heus, Rick Bookstaber, Dhruv Sharma

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的代理框架，利用网络与知识图谱的二元性，通过图遍历和上下文壳技术实现供应链风险分析的实时可解释生成。

Comments Accepted to the 2nd Workshop on LLMs and Generative AI in Finance: International Conference on AI in Finance(ICAIF) 2025;7 pages, 3 figures

A Greek Government Decisions Dataset for Public-Sector Analysis and Insight

一个用于公共部门分析与洞察的希腊政府决策数据集

Giorgos Antoniou, Giorgos Filandrianos, Aggelos Vlachos, Giorgos Stamou, Lampros Kollimenos, Konstantinos Skianis, Michalis Vazirgiannis

机构 * National Technical University of Athens, Greece（希腊国家技术大学） ； University of Thessaly, Greece（希腊塞萨洛尼基大学） ； University of Ioannina, Greece（希腊伊奥安尼纳大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出了一种大规模公共部门语料库，用于分析和生成公共决策信息，支持高级信息检索和透明度。

An Agentic AI System for Multi-Framework Communication Coding

多框架通信编码的代理AI系统

Bohao Yang, Rui Yang, Joshua M. Biro, Haoyuan Wang, Jessica L. Handley, Brianna Richardson, Sophia Bessias, Nicoleta Economou-Zavlanos, Armando D. Bedoya, Monica Agrawal, Michael M. Zavlanos, Anand Chowdhury, Raj M. Ratwani, Kai Sun, Kathryn I. Pollak, Michael J. Pencina, Chuan Hong

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

AI总结 本研究提出MOSAIC系统，通过多代理架构实现多框架临床沟通编码，达到高F1得分，尤其在患者行为识别上表现突出。

LLM4SFC: Sequential Function Chart Generation via Large Language Models

LLM4SFC: 通过大语言模型生成顺序功能图

Ofek Glick, Vladimir Tchuiev, Marah Ghoummaid, Michal Moshkovitz, Dotan Di-Castro

机构 * Bosch Research（博世研究） 纠错

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

AI总结 LLM4SFC通过大语言模型生成可执行的顺序功能图，实现图形与文本PLC语言的高效转换。