RAG / 检索增强生成

Recommendation as Generation: Unifying Personalized Video Generation and Recommendation at Industrial Scale

推荐即生成：在工业规模上统一个性化视频生成与推荐

Yanhua Cheng, Bo Wang, Haotian Zhang, Xinyuan Gao, Zhihui Yin, Ben Xue, Yongzhi Li, Jieting Xue, Ye Ma, Minquan Wang, Jiahui Li, Tianyu Xu, Zhiqiang Liu, Xiao Lin, Shiyang Wen, Changcheng Li, Liu Liu, Quan Chen, Peng Jiang, Kun Gai

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出推荐即生成（RaG）范式，通过共享语义ID统一生成式推荐与视频生成，实现个性化视频按需生成，并在工业平台部署，广告收入提升1.87%。

Comments Project page: https://recommendation-as-generation.github.io/

Constrained Dominant Sets for Multimodal Document Question Answering

约束主导集用于多模态文档问答

Ambuj Mehrish, Sebastiano Vascon

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出基于查询增强亲和图的约束主导集检索方法，通过谱边界自动平衡相关性与冗余性，利用复制动态实现全局均衡，无需训练，在多模态文档问答中取得新最优结果。

DispatchRAG: Grounding Emergency Dispatch Decisions in Real-World Protocols from Traffic Accident Video

DispatchRAG：基于交通事故视频中的现实世界协议进行应急调度决策

Muhammad Sulthan Adhipradhana, Ehsan Javanmardi, Naren Bao, Manabu Tsukada

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)

AI总结 研究旨在通过DispatchRAG框架，利用基于RAG的检索机制和大型语言模型驱动的推理器，根据日本现实交通事故响应协议进行事故评估和调度，引入事故调度数据集验证框架，为自动驾驶车辆事故报告提供支持。

Reason Before You Retrieve: Agentic Planning for Multi-modal RAG

检索前先思考：多模态检索增强生成的智能体规划

Tianyu Yang, Shir Simon, Zhenzhen Li, Minhao Cheng, Xiangliang Zhang

机构 * Bosch AI Research Center（博世人工智能研究中心） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多模态检索增强生成问题，提出MM-R2框架，通过建模检索内容和位置在检索前推理，构建意图基础检索状态，在结构化知识图谱检索，还构建相关数据集并采用两阶段后训练策略，实验证明其在答案准确性等方面表现出色。

CLAIR-Fin: An Adversarial Multi-Agent Framework for Claim-Level Verification and Adaptive Debate in Cross-Modal Financial QA

CLAIR-Fin：用于跨模态金融问答中声明级验证与自适应辩论的对抗性多智能体框架

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, Jubayer Al Mahmud, M. F. Mridha, Md. Alam Hossain

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿萨努拉科技大学） ； Jashore University of Science and Technology（杰索尔科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出CLAIR-Fin九智能体框架，针对跨模态金融问答的声明级验证与自适应辩论，在BB-FinQA-X数据集上提升了模型忠实度，且弃权比例合理，优于相关基线方法。

When Simpler Is Better: Evaluating Translation Pipelines for Medieval Latin Manuscripts

何时越简单越好：评估中世纪拉丁文手稿的翻译管道

Nguyen Kim Hai Bui, Md. Easin Arafat, Tamás Gábor Orosz, Mufti Mahmud

机构 * Eötvös Loránd University（厄特沃什·罗兰大学） ； King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德国王石油与矿产大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对历史手稿翻译难题，提出评估中世纪拉丁文手稿图像到翻译流程的框架。通过CATMuS数据集对比发现领域特定OCR模型优势，引入新数据集IPC，实验揭示简单管道表现更佳，为低资源历史场景翻译系统部署提供基准与指导。

Comments 17 pages, preprint

Rag Classification of Tagore Songs using Symbolic Music Notation and Novel Weighted Distance Measures

使用符号音乐记谱法和新型加权距离度量对泰戈尔歌曲进行拉格分类

Chandan Misra, Swarup Chattopadhyay

机构 * XIM University（西姆大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,abstract)

AI总结 该研究针对罗宾德拉·桑吉特歌曲拉格识别难题，将其转化为监督分类问题，利用符号乐谱记谱法构建数据集，探讨多种距离度量，引入加权欧几里得距离，在k近邻框架下改进拉格分类，更好捕捉旋律特征。

ScoreShield: Differentially Private Release of Similarity Scores

ScoreShield：相似度分数的差分隐私发布

Behrooz Razeghi, Parsa Rahimi

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 研究生物识别等应用中相似度分数隐私保护问题，提出ScoreShield先扰动后投影机制，添加校准高斯噪声并投影到可行性集，满足（ε，δ）-DP，给出效用保证，在多任务中评估，改进了风险的n依赖性。

MMIR-TCM: Memory-Integrated Multimodal Inference and Retrieval for TCM Clinical Decision Support

MMIR-TCM：面向中医临床决策支持的记忆集成多模态推理与检索

Lihui Luo, Joongwon Chae, Ziyan Chen, Yang Liu, Siyi Cheng, Weihan Gao, Zelin Zeng, Xiaoming Yin, Samaneh Beheshti Kashi, Dongmei Yu, Lian Zhang, Jing Sui, Zeming Liang, Jiansong Ji, Peter E. Lobie, Peiwu Qin

机构 * Institute of Biopharmaceutics and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华深圳国际研究生院生物医药与健康工程研究院） ； Chinese Medicine Guangdong Laboratory（广东省中医药实验室） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院） ； Lishui Hospital of Zhejiang University（浙江大学丽水医院） ； XiaoMing TCM Hospital（小明中医医院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MMIR-TCM框架，结合多模态大模型、记忆增强分割与检索增强生成，解决中医舌诊中的主观性和语义鸿沟问题，在MedTCM数据集上优于GPT-4o等模型。

ProMSA:Progressive Multimodal Search Agents for Knowledge-Based Visual Question Answering

ProMSA: 渐进式多模态搜索智能体用于基于知识的视觉问答

ZhengXian Wu, Hangrui Xu, Kai Shi, Zhuohong Chen, Yunyao Yu, Chuanrui Zhang, Zirui Liao, Jun Yang, Zhenyu Yang, Haonan Lu, Haoqian Wang

机构 * OPPO AI Center, OPPO Inc. China（OPPO AI中心，OPPO公司） ； The Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出渐进式多模态搜索智能体ProMSA，通过迭代选择图像搜索、文本搜索或停止，在显式工具调用预算和去重机制下，结合序列级强化学习优化，提升基于知识的视觉问答的检索和端到端准确性。

CaVe-VLM-CoT: An Interpretable Vision-Language Model Framework

CaVe-VLM-CoT：一种可解释的视觉-语言模型框架

Sneha Rao, Shaina Raza, Dhanesh Ramachandram

机构 * Vector Institute（向量研究所） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CaVe-VLM-CoT框架，通过五阶段闭环流水线（提取器、检索器、求解器、引用注入器、验证器）实现证据推理，并引入CaVeScore复合指标评估检索质量、引用忠实度和跨模态基础，在ScienceQA和MMMU上取得性能提升。

HVM-GraphRAG: Holistic-View Multimodal Graph Retrieval-Augmented Generation on Complex Document

HVM-GraphRAG：复杂文档上的整体视图多模态图检索增强生成

Xin He, Yili Wang, Wenqi Fan, Qing Li, Qinggang Zhang, Yi Chang, Xin Wang

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(title)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 针对复杂文档问答中跨模态证据索引不可靠和图遍历昂贵的问题，提出HVM-GraphRAG框架，用整体视图指导图构建，检索时在概念级图上搜索并通过索引访问证据，实验证明其能提升答案性能和检索效率。

EvoGraph-R1: Self-Evolving Multimodal Knowledge Hypergraphs for Agentic Retrieval

EvoGraph-R1：用于智能检索的自进化多模态知识超图

Jiashi Lin, Changhong Jiang, Xiangru Lin, Ruifei Zhang, Xinyi Zhu, Jiyao Liu, Cheng Tang, Ye Du, Shujian Gao, Junzhi Ning, Lihao Liu, Ziyan Huang, Tianbin Li, Jin Ye, Junjun He

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 研究针对现有GraphRAG方法将知识图视为静态数据结构的局限，提出EvoGraph-R1自进化框架，把检索建模为MDP，智能体通过多种操作使超图结构进化以支持多跳推理，实验证明该方法在多模态问答基准测试中大幅优于现有基线。

Comments 10 pages main paper, 6 figures. CVPR 2026 accepted paper

M2Note: Continual Evolution of Vision Language Models via Mistake Notebook Learning

M2Note: 通过错误笔记本学习实现视觉语言模型的持续演化

Haiwen Li, Jing Tang, Rui Chen, Lei Sun, Xiangxiang Chu

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出M2Note，一种无需训练的持续演化框架，通过将失败轨迹转化为可编辑的笔记，利用多模态检索增强生成在推理时引导模型，避免重复错误，并在多个基准上提升性能。

Evidence-Grounded Constraint Checking in Construction Documents

建筑文档中基于证据的约束检查

Rashid Mushkani, Hugo Berard, Shin Koseki

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对建筑文档审查的约束检查问题，提出基于证据的流程，通过实验发现调整图像预算分配可提升项目家族决策准确性，同时揭示分辨率广度权衡，为证据路由和专家审查提供依据。

Comments 11 pages, 3 figures, 4 tables

UEmbed: Unified Sparse and Dense Multimodal Embeddings

UEmbed：统一稀疏与稠密多模态嵌入

Tingyu Song, Mingxin Li, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Pengjun Xie, Zhijie Nie, Yilun Zhao, Shu Wu

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 UEmbed是一种仅解码器的多模态嵌入模型，可单次前向传播生成稀疏与稠密表示，在MMEB-v2和BEIR上表现优异，统一了两类嵌入并支持多模态智能体应用。

Superpixel-Based QUBO for Scalable Quantum-Enhanced Medical Image Segmentation

基于超像素的二次无约束二进制优化用于可扩展量子增强医学图像分割

Mohammad Chalhoub, Mahdi Chehimi, Laia Domingo, Omar Alhussein, Ahmed Farouk, Saif Al-Kuwari

机构 * American University of Beirut（贝鲁特美国大学） ； Centre de Visió per Computador (CVC)（计算机视觉中心 (CVC)） ； Ingenii Inc.（英格尼公司） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究针对QUBO用于医学图像分割时的可扩展性挑战，提出基于超像素的QUBO框架，用简单线性迭代聚类分组像素，在区域邻接图上公式化分割。实验表明该方法提升了分割质量、计算速度并减小问题规模，还符合量子退火器连接限制。

Comments 7 pages, 2 figures

Salient Knowledge Pathways: Sparse Cross-Modal Routing for Efficient Knowledge-Intensive Multimodal Question Answering

显著知识路径：用于高效知识密集型多模态问答的稀疏跨模态路由

Noor Islam S. Mohammad, Uluğ Bayazıt

专题命中 多模态RAG ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究知识密集型多模态问答，提出SKIP架构，通过问题引导视觉令牌修剪等方法，沿稀疏路径计算路由，结合自适应预算控制器，在五个基准测试中，以更少计算量和更低延迟达到或超越密集基线准确性。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026) Workshop on Efficient Multimodal Question Answering (EMM-QA), Seoul, South Korea. Copyright 2026 by the author(s). (Archival)

MM-IssueLoc: A Controlled Benchmark for Evaluating Visual Evidence in Multimodal Repository-Level Issue Localization

MM-IssueLoc：用于评估多模态仓库级问题定位中视觉证据的可控基准

Shaoxiong Zhan, Shi Hu, Boyu Feng, Hai Lin, Andrew Gong, Zhengda Zhou, Jiaying Zhou, Yunyun Hou, Hao Su, Hai-Tao Zheng

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对仓库级问题定位多为文本任务，视觉证据作用不明的情况，引入MM-IssueLoc基准和评估协议，含多语言实例与标注等。评估LLM和检索系统，发现现有系统距可靠多模态定位有差距，该基准让视觉证据成评估变量，助于后续研究。

FOLIO: Focused Semantic Memory for Streaming Video Understanding

FOLIO：用于流视频理解的聚焦语义记忆

Haoyang Fan, Dhruv Parikh, Anvitha Ramachandran, Sameh Gobriel, Nilesh Jain, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna

机构 * University of Southern California (USC)（南加州大学） ； Intel Labs（英特尔实验室） ； DEVCOM Army Research Office（陆军研究办公室） 纠错

专题命中 多模态RAG ：hybrid retrieval(abstract)

AI总结 研究在线流视频理解中如何保留信息及组织历史记录的挑战，提出FOLIO聚焦语义记忆系统，通过动态聚焦状态更新记忆，结合短期视觉缓冲区与长期语义记忆，实现轻量级混合检索，提升性能并降低流记忆维护成本。

Comments 28 pages, 5 figures

LEMUR 2: Unlocking Neural Network Diversity for AI

LEMUR 2：释放人工智能的神经网络多样性

Tolgay Atinc Uzun, Waleed Khalid, Saif U Din, Sai Revanth Mulukuledu, Akashdeep Singh, Chandini Vysyaraju, Raghuvir Duvvuri, Avi Goyal, Yashkumar Rajeshbhai Lukhi, Muhammad A. Hussain, Krunal Jesani, Usha Shrestha, Yash Mittal, Roman Kochnev, Pritam Kadam, Mohsin Ikram, Harsh R. Moradiya, Alice Arslanian, Dmitry Ignatov, Radu Timofte

机构 * University of Würzburg（维尔茨堡大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract)

AI总结 LEMUR 2旨在释放神经网络多样性，通过统一生成、评估和部署管道，利用多种方式生成超14000个不同架构及大量训练记录，采用特定管道进行自动部署和延迟基准测试，涵盖多模态任务，为LLM微调提供数据基础，推动相关新兴范式发展。

Comments 10 pages, 9 figures, 1 table

VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery

花瓶博物馆：古希腊陶器数字智能博物馆

Jiazi Wang, Nonghai Zhang, Qiushi Xie, Zeyu Zhang, Yufeng Chen, Yang Zhao, Ling Shao, Hao Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Department of Computer Science and Information Technology, La Trobe University（拉筹伯大学计算机科学与信息技术系） ； UCAS-Terminus AI Lab, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学UCAS-Terminus人工智能实验室） 纠错

专题命中 多模态RAG ：knowledge retrieval(abstract)

AI总结 针对古希腊陶器文化遗产领域中视觉语言模型面临的挑战，提出轻量级模块化多模态智能体框架花瓶博物馆，结合虚拟博物馆与花瓶智能体，经多模态感知等操作，提高引用有效性，减少幻觉并产生更中立答案。

Comments Code: https://github.com/AIGeeksGroup/VaseMuseum. Website: https://aigeeksgroup.github.io/VaseMuseum

DataEvolver: Self-Evolving Multi-Agent Data Construction for Text-Rich Image Generation

DataEvolver: 面向文本丰富图像生成的自我进化多智能体数据构建

Siyu Yan, Yizhen Gao, Yilin Wang, Dongxing Mao, Alex Jinpeng Wang

机构 * Central South University（中南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retriever(abstract)

AI总结 提出DataEvolver，一种自我进化的多智能体框架，通过反馈驱动策略迭代优化数据构建，显著提升文本丰富图像生成质量。

Vortex: Multi-Modal Fusion System for Intelligent Video Retrieval

Vortex: 面向智能视频检索的多模态融合系统

Duc-Tho Nguyen, Hieu-Hoc Tran-Minh, Khanh-Hoa Lam, Hoang-Nhut Ly, Huu-Phuc Huynh, Thanh-Tien Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM（越南国立大学胡志明市理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（越南国立大学胡志明市） 纠错

专题命中 多模态RAG ：hybrid retrieval(abstract)

AI总结 提出Vortex系统，融合自适应关键帧提取、多模态元数据生成及混合检索策略（CLIP与SigLIP2的倒数秩融合），结合Rocchio反馈和多阶段时序搜索，在比赛中取得优异成绩。

Comments SOICT 2025

MODE-RAG: Manifold Outlier Diagnosis and Energy-based Retrieval-Augmented Generation Evaluation

MODE-RAG: 基于流形异常诊断和能量的检索增强生成评估

Zehang Wei, Jiaxin Dai, Jiamin Yan, Xiang Xiang

机构 * School of Computer Science & Tech, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of AI and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MODE-RAG多智能体系统，利用变分自由能和内部注意力状态动态门控干预，结合蒙特卡洛树搜索和logit扰动减少多模态检索增强生成中的幻觉和逻辑捏造。

Comments To be presented at ACL 2026

A corpus-specific clinical RAG system matches or outperforms newer frontier LLMs on HealthBench

针对特定语料库的临床检索增强生成（RAG）系统在HealthBench上的表现与较新的前沿大语言模型相当或更优

Praveen Reddy, Charuta Mandke, Suvrankar Datta, Sarah Khan, Siddharth Reddy Anthireddy, Shitij Arora, Vishal Singh

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文评估专为中低收入环境构建的临床RAG系统VITA，其在HealthBench基准测试中与前沿LLM表现相当或更优，语料库特异性可提升模型落地性但会降低沟通流畅度。

Comments 2 tables

Towards Query-Agnostic RAG Evaluation via Query Coverage and Claim Verifiability

面向查询不可知的RAG评估：基于查询覆盖率与声明可验证性

Jeonghwan Choi, Taewon Yun, Minjeong Ban, Gyeonghun Sun, Jae-Gil Lee, Hwanjun Song

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Q-CARE框架，通过分解查询与答案实现RAG的细粒度评估，在8个数据集的基准测试中，其评估结果与人工判断的相关性优于现有4种RAG评估指标。

Comments Accepted to COLM 2026

Temporal Misgrounding in Legal RAG: A Versioned-Corpus Benchmark for French Tax Law

法律检索增强生成（RAG）中的时间错位：面向法国税法的版本化语料库基准

Rose Cymbler, Daniel Guez, Laurent Fabre

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对法律RAG的时间错位问题，构建法国税法版本化语料库基准FiscalQA Pro，发现现有模型时间推理能力差，端到端多版本检索器性能优异，还发布了相关数据集与代码。

Comments 13 pages, 1 figure, 4 tables. Accepted at the ICML 2026 Workshop on AI for Law (AI4Law), Seoul. Code and data: https://github.com/rosecymbler/fiscal-fr-bench

NightFeats @ MMU-RAGent NeurIPS 2025: A Context-Optimized Multi-Agent RAG System for the Text-to-Text Track

NightFeats @ MMU-RAGent NeurIPS 2025: 面向文本到文本轨道的上下文优化多智能体RAG系统

Quentin Fever, Naziha Aslam

机构 * NightFeats 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出一种结构化多智能体RAG系统NightFeats，通过检索、策展和组合三阶段分解知识合成，引入时序语义重排序、矛盾协调和引用保留架构，在MMU-RAGent竞赛中超越商业基线。

Comments 5 pages, 1 figure, 1 table. NeurIPS 2025 Competition Track (MMU-RAGent). System developed October 2025

How Much Do Legal RAG Systems Still Hallucinate?

法律RAG系统的幻觉问题仍有多严重？

Souvick Das, Sallam Abualhaija, Domenico Bianculli

机构 * SnT, University of Luxembourg（卢森堡大学SnT研究院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究针对8个法律RAG系统在两个法律语料库上开展细粒度幻觉分析，发现幻觉普遍存在，不同系统幻觉占比差异大，错误前提问题易引发高幻觉率。