RAG / 检索增强生成

AutoFOAM: The Self-Refining Autonomous OpenFOAM Agent

AutoFOAM：自优化自主OpenFOAM智能体

Arun Govind Neelan, A Seshaditya

机构 * SimuNetics ； Onnes Cryogenics ； Quasi AI 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 AutoFOAM是基于Qwen-coder 2.5-14B微调的自主LLM智能体，通过7阶段迭代循环及三种抗退化机制，可基于自然语言指令完成OpenFOAM模拟，助力CFD工作流程普及与快速原型开发。

Learning on the Job: Continual Learning from Deployment Feedback for Frozen-Weights Agents

在职学习：从部署反馈中对冻结权重智能体进行持续学习

Valentin Tablan, Scott Taylor, Kristoffer Bernhem

机构 * The Memory Company（记忆公司） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究人工智能冻结权重智能体如何从部署反馈中持续学习，核心方法是将冻结模型与外部记忆配对，主要贡献是通过该方法在银行领域任务中提升成功率，解决多个基线未解决任务，且结果可跨模型，记忆可迁移，相关内容已发布。

AgentKVShift: Efficient KV Cache Reuse for Agentic Memory Systems

AgentKVShift：用于智能体记忆系统的高效KV缓存重用

Nilesh Prasad Pandey, Jason Kong, Lanxiang Hu, Quanling Zhao, Yujie Zhao, Onat Gungor, Hao Zhang, Tajana Rosing

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对内存增强语言模型智能体推理成本高的问题，提出无训练、探针引导的AgentKVShift方法，通过估计内存级偏移量校正重用令牌，在多语言模型和基准测试中表现出色，实现低重新计算量和预填充加速，还能与缓存量化正交组合提升性能。

Jet-Long: Efficient Long-Context Extension with Dynamic Bifocal RoPE

Jet-Long：使用动态双焦点旋转位置编码的高效长上下文扩展

Haozhan Tang, Zerui Wang, Yuxian Gu, Song Han, Han Cai

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 研究针对现代语言模型长上下文应用中零样本上下文扩展问题，提出Jet-Long方法，通过动态双焦点RoPE及相关技术，在推理时开销小，在多种模型和基准测试中表现优异，还能推广到其他架构且超参数弹性强。

Comments added discussion of AdaGroPE and LaMPE (Findings of ACL 2026) with clarified contribution

TTFT-Aware Graph Chain-of-Thought:Distance-Indexed Neural A* for Low-Hallucination Multi-Hop Medical Reasoning

TTFT感知的图链式思维：用于低幻觉多跳医学推理的距离索引神经A*

Bechir Dardouri, Kaïs Zhioua, Yassine Msaddak

机构 * Tanit Healthcare Technologies, Tunisia（突尼斯塔尼特医疗技术公司） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种生产级GraphRAG框架，通过距离索引的神经A*算法在医学知识图谱中导航，结合PLL精确距离和AStarNet启发式，实现低延迟、低幻觉的多跳推理，并改善首令牌时间。

Brick-DICL: Dynamic In-Context Learning for Automated Brick Schema Classification

Brick-DICL：用于自动化Brick模式分类的动态上下文学习

Yiyue Qian, Shinan Zhang, Huan Song, Negin Sokhandan, Hannah Marlowe, Diego Socolinsky

机构 * Amazon AWS Generative AI Innovation Center（亚马逊AWS生成式AI创新中心） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出Brick-DICL两阶段动态上下文学习框架，通过元数据检索和类别检索增强大语言模型领域知识，结合多模型过滤机制，实现楼宇管理系统点位的自动化Brick分类，显著提升准确率并减少人工验证。

AgentTrust: A Self-Improving Trust Layer for AI-Agent Actions

AgentTrust: AI代理行为的自改进信任层

Chenglin Yang

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出AgentTrust v2，通过威胁类型分类（词汇/语义）和自学习机制，在代理行为中实现自改进信任决策，显著提升语义威胁检测准确率并降低误拦。

Comments 29 pages, 5 figures

Requirements-Augmented Generation for Trustworthy Acceptance Testing of LLM-Based Software

面向基于大语言模型的软件的可信验收测试的需求增强生成技术

Fanyu Wang, Chetan Arora, Zhenping Xie, Yonghui Liu, Kla Tantithamthavorn, Aldeida Aleti, Siwei Jiang

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究针对基于大语言模型的软件的验收测试缺口，提出需求增强生成技术与置信度校准级联判定方法，经工业案例验证可提升预言机质量、准确率与成本效率，具备工业可行性。

Comments Accepted at ASE2026

RAGMesh with FaME-G2E: Long-Form Text-Driven 3D Face Generation and Editing

结合FaME-G2E的RAGMesh：长文本驱动的3D人脸生成与编辑

Hao Li, Ju Dai, Feng Zhou, Mengting Shi, Haofei Wang, Zhen Song, Wei Zhou, Lei Li, Junjun Pan

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shanxi University of Finance and Economics（山西财经大学） ； North China University of Technology（北方工业大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究构建了含文本-网格等标注的FaME-G2E数据集，提出RAGMesh框架，含MSRF模块与AdaRAGS约束，在3D人脸生成编辑任务上性能优于现有方法。

Narrative World Model: Narratology-Grounded Writer Memory for Long-Form Fiction

叙事世界模型：基于叙事学的长篇小说作者记忆

Mohammad Saifullah, Thomas Kornmaier, Taaha Kazi, Vasu Sharma, Aditya Sanjiv Kanade, Aanand Kumar Yadav

机构 * PocketFM（口袋FM） 纠错

专题命中 长文档RAG ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对长篇小说作者记忆问题，提出叙事世界模型（NWM），结合叙事学时间状态图与查询条件混合检索，在多跳叙事学问答上显著优于基线，优势源于其独特表征，非提取方式。

Comments 23 pages, 4 figures; 9-page main text plus appendix. Preprint

A Zero-Shot Multi-Agent Framework for Human-Building Interaction via Programmatic Reasoning

通过程序化推理实现人楼交互的零样本多智能体框架

Yuqi Wang, Gulai Shen, Ali Mehmani

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出一种分层多智能体框架，利用语义路由和程序化推理解耦自然语言理解与建筑分析，通过“门卫”机制分解任务并生成可执行Python脚本，在200多栋商业建筑数据上验证了准确性和上下文响应能力。

Lost in a Single Vector: Improving Long-Document Retrieval with Chunk Evidence Aggregation

迷失在单一向量中：通过分块证据聚合改进长文档检索

Shanshan Lyu, Yiwei Wang, Yujun Cai, Jiafeng Guo, Shenghua Liu

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； State Key Laboratory of AI Safety（人工智能安全国家重点实验室） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对长文档检索中单向量编码削弱关键片段证据的问题，提出无训练的分块证据聚合策略DICE，通过独立编码分块并聚合为单一向量，在保持标准接口的同时显著提升检索性能。

Comments Code is available at https://github.com/PunchlineAAAA/DICE