RAG / 检索增强生成

Digital Pantheon: Simulating and Auditing Coalition Formation with LLM Agents

数字万神殿：使用大语言模型智能体模拟和审计联盟形成

Dylan Van Mulders, Matthias Bogaert, Dirk Van den Poel

机构 * Ghent University（根特大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对政治联盟形成谈判，提出结合多种技术的多智能体框架，在弗拉芒选举中实施，通过引入相关拓扑、分数和检验使其可解释，模拟产生稳定结果，能可靠预测现实，提供了探索政党兼容性等的测试平台。

Comments 11 pages, 2 figures, 5 tables, To be published in the AIDEM Workshop proceedings of the ECML PKDD 2026 Conference

Retrieval-Augmented Defense: Adaptive and Controllable Jailbreak Prevention for Large Language Models

检索增强防御：针对大语言模型的自适应且可控制的越狱防范

Guangyu Yang, Jinghong Chen, Jingbiao Mei, Weizhe Lin, Bill Byrne

机构 * Department of Engineering University of Cambridge（工程系剑桥大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型越狱攻击的挑战，提出检索增强防御（RAD）框架，在StrongREJECT数据集上验证其可降低强力越狱攻击有效性，同时平衡安全性与实用性。

Graph-Based Re-ranking in Information Retrieval and Beyond: A Survey

信息检索及其他领域中基于图的重排：一项综述

Md Shahir Zaoad, Niamat Zawad, Priyanka Ranade, Latifur Khan

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

AI总结 综述基于图的信息检索重排方法，介绍其在相关AI范式中的作用，通过引入分类法和时间线深入回顾该范式，分析实验情况，最后基于挑战与机遇给出未来研究建议。

Comments This is an extended version of the previous release (V1)

Zoom In Disparities in Healthcare LLM Q&A

放大医疗保健语言模型问答中的差异

Ipek Baris Schlicht, Burcu Sayin, Zhixue Zhao, Frederik M. Labonté, Cesare Barbera, Marco Viviani, Paolo Rosso, Lucie Flek

机构 * Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学） ； University of Trento（特伦托大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； Bonn-Aachen International Center for Information Technology, University of Bonn（波恩-亚琛信息科技国际中心，波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； University of Pisa（比萨大学） ； University of Milano-Bicocca（米兰-比可卡大学） ； ValgrAI Valencian Graduate School and Research Network of Artificial Intelligence（瓦伦西亚人工智能研究生学校和研究网络） 纠错

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

AI总结 研究多语言医疗保健问答中LLM的跨语言差异，构建多语言数据集，分析覆盖范围与响应对齐，通过案例研究发现差异显著，非英语维基百科上下文摘录可改善事实对齐，为构建公平多语言医疗AI系统提供途径。

Comments It is accepted to NLDB 2026: The paper can be accessed at https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-29532-3_12

Journal ref NLDB 2026

ChemGraph-XANES: An Agentic Framework for XANES Simulation and Curation

ChemGraph-XANES：用于XANES模拟与分析的代理框架

Vitor F. Grizzi, Thang Duc Pham, Luke N. Pretzie, Jiayi Xu, Murat Keceli, Cong Liu

机构 * Chemical Sciences and Engineering Division Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室化学科学与工程部） ； Computational Science Division Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室计算科学部） 纠错

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

AI总结 本文提出ChemGraph-XANES框架，结合自然语言任务描述与结构获取，实现XANES模拟与分析的自动化，支持高通量计算与机器学习应用。

Explainable AML Triage with LLMs: Evidence Retrieval and Counterfactual Checks

可解释的AML优先级排序与LLMs：证据检索与反事实检查

Dorothy Torres, Wei Cheng, Ke Hu

机构 * School of Science, Technology, Engineering and Mathematics（科学、技术、工程与数学学院） ； School of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种可解释的AML优先级排序框架，结合证据增强的证据捆绑、结构化LLM输出合同和反事实验证，提升审计性和鲁棒性，实验证明其在优先级排序和证据支持方面表现优异。

OPERA: Online Data Pruning for Efficient Retrieval Model Adaptation

OPERA：面向高效检索模型适应的在线数据剪枝

Haoyang Fang, Shuai Zhang, Yifei Ma, Hengyi Wang, Cuixiong Hu, Katrin Kirchhoff, Bernie Wang, George Karypis

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI；RAG(comments)

AI总结 OPERA通过在线数据剪枝提升检索模型适应效果，SP在标准微调基础上提升NDCG，DP在多个领域数据集上取得最佳排名和召回效果，且训练时间减少50%。

Comments Code is released at: https://github.com/autogluon/autogluon-rag/tree/main/projects/opera

Search, Inspect, Fetch: Exploiting Structure-Aware Boolean Retrieval for Deep-Research Agents

搜索、检查、获取：利用布尔检索构建深度研究智能体

Shuai Wang, Haodong Chen, Yu Yin, Shengyao Zhuang, Bevan Koopman, Guido Zuccon

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

AI总结 本研究针对现有深度研究智能体的缺陷，提出基于BQL的SIEVE接口，在三个问答数据集上实现更高准确率且token用量显著减少，验证了BQL过滤的有效性。

Comments added statistical test, restructure appendix etc

Beyond Self-Knowledge: Propagating Uncertainty Across Reasoning and Retrieval in LLMs

超越自我认知：在语言模型中跨推理与检索传播不确定性

Chandan Kumar Sah, Li Zhang, Xiaoli Lian

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

AI总结 研究在知识密集型问答中，利用黑盒语言模型的置信度指导检索路由。核心方法是BeyondUncertainty，先得临时答案和置信度，依阈值决定检索策略。该方法提升了平均词元级F1，减少检索段落，在多数设置中优于随机分配，揭示了证据获取与词元效率的权衡。

Comments 9 pages, 6 figures, 6 tables

External Data Extraction Attacks against Retrieval-Augmented Large Language Models

针对检索增强型大语言模型的外部数据提取攻击

Yu He, Yifei Chen, Yiming Li, Shuo Shao, Leyi Qi, Boheng Li, Dacheng Tao, Zhan Qin

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究针对检索增强型大语言模型的外部数据提取攻击，提出统一框架并开发SECRET攻击方法，该方法含自适应优化与聚类聚焦触发策略，实验显示其显著优于先前攻击，能有效提取数据，呼吁关注此新兴威胁。

Comments Accepted by IEEE TIFS

More Context, Larger Models, or Moral Knowledge? A Systematic Study of Schwartz Value Detection in Political Texts

更多上下文、更大模型还是道德知识？政治文本中施瓦茨价值观检测的系统研究

Víctor Yeste, Paolo Rosso

机构 * PRHLT Research Center, Universitat Politècnica de València, Spain（巴塞罗那理工大学研究中心，西班牙 Valencia理工大学） ； School of Science, Engineering and Design, Universidad Europea de Valencia, Spain（Valencia欧洲大学科学、工程与设计学院，西班牙） ； Valencian Graduate School and Research Network of Artificial Intelligence (ValgrAI)（瓦伦西亚人工智能研究生学院与研究网络（ValgrAI）） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract,comments)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究系统比较了上下文范围、检索增强道德知识和模型规模对政治文本中施瓦茨价值观检测的影响，发现全文档上下文和检索知识对监督编码器有效，但对零样本大语言模型帮助有限，且模型扩展不保证性能提升。

Comments Code: https://github.com/VictorMYeste/human-value-detection-context-rag, best model: https://huggingface.co/VictorYeste/value-context-rag-deberta-v3-base-doc-rag, 18 pages, 3 figures

$\mathrm{ECI}_{\mathrm{sem}}$: Semantic Residual Effective Contrastive Information for Evaluating Hard Negatives

ECI: 有效对比信息用于评估难负样本

Aarush Sinha, Rahul Seetharaman, Aman Bansal

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (IIT), Kharagpur, India（1. 印度理工学院（IIT）计算机科学与工程系，克哈格布尔，印度） 纠错

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

AI总结 本文提出ECI，一种无需训练的诊断方法，通过冻结的目标编码器嵌入对候选负样本进行排序，其在MS MARCO数据集上展示了优于其他模型的性能，且在不同条件下表现出稳定性。

Contextual Agentic Memory is a Memo, Not True Memory

情境代理记忆是一种备忘录，而非真正的记忆

Binyan Xu, Xilin Dai, Kehuan Zhang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文指出当前代理记忆系统仅实现查找而非记忆，导致代理能力、长期学习和安全性的局限，提出生物智能通过结合快速海马体示例存储与慢速新皮层权重巩固解决此问题。

Document Optimization for Black-Box Retrieval via Reinforcement Learning

基于强化学习的黑盒检索文档优化

Omri Uzan, Ron Polonsky, Douwe Kiela, Christopher Potts

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； ContextualAI 纠错

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

AI总结 提出通过强化学习（GRPO）优化文档表示，使其与目标检索器的查询分布对齐，仅需黑盒访问检索排名，在代码和视觉文档检索任务中提升性能，使小模型超越大模型。

Fenced Citation-Context Retrieval for Case Law: Temporal Leakage and Degree Control Across Two Jurisdictions

用于判例法的带围栏引用上下文检索：两个司法管辖区的时间泄漏和程度控制

Yao Liu, Tien-Ping Tan, Zhilan Liu

机构 * The Engineering and Technology College, Chengdu University of Technology, Leshan, China（成都理工大学工程技术学院） ； School of Computer Sciences, Universiti Sains Malaysia, Penang, Malaysia（马来西亚理科大学计算机科学学院） ； Department of Art and Design, The Engineering and Technology College, Chengdu University of Technology, Leshan, China（成都理工大学工程技术学院艺术设计系） 纠错

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

AI总结 研究法律先例检索中引用上下文评估的时间泄漏问题，提出时间接纳分解方法，通过在两个司法管辖区进行可控审计，添加零训练锚定通道，量化泄漏程度，提升检索效果，在零训练时达到较好的R@1000估计值。

MedTextWeaver: Procedural Knowledge Evolution in Agentic Medical Text Editing

ExperienceWeaver: 优化基于 LLM 的临床文本改进的小样本经验学习

Ziyan Xiao, Yinghao Zhu, Liang Peng, Kyongtae T Bae, Lequan Yu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

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

AI总结 ExperienceWeaver 通过经验学习优化小样本下 LLM 的临床文本改进，通过提炼反馈知识提升模型修订能力。

AdaThink-Med: Optimizing Inference-Time Compute for Medical Reasoning via Uncertainty Quantification

AdaThink-Med：通过不确定性量化优化医学推理的推理时计算

Shaohao Rui, Kaitao Chen, Weijie Ma, Xiaosong Wang

机构 * SJTU（上海交通大学） ； SII（上海信息所） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； FDU（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaThink-Med框架，通过不确定性引导长度校准优化医学推理的推理时计算，在六大医学基准上降低4.7-6.4倍推理token消耗且性能损失极小，无需外部分类器即可实现资源高效分配。

NorBERTo: A ModernBERT Model Trained for Portuguese with 331 Billion Tokens Corpus

NorBERTo：一个基于ModernBERT架构的葡萄牙语现代编码器模型，训练于331十亿个token语料库

Enzo S. N. Silva, Pablo B. Costa, Raphael C. Vlasman, Rosimeire P. Costa, Henrique L. P. Silva, Lucas F. A. O. Pellicer, Guilherme Rinaldo, Renato A. Almeida, Darian S. R. Rabbani, Cinthya O. Oestreich, Vinicius F. Caridá

机构 * Itaú Unibanco ； ICTi 纠错

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

AI总结 NorBERTo基于ModernBERT架构，利用Aurora-PT语料库训练，具备长上下文支持和高效注意力机制，在葡萄牙语语义相似性、文本蕴含和分类任务中表现优异，达到最高F1和准确率。

Comments This article has already undergone formal submission, review, acceptance, and publication in the proceedings of PROPOR 2026: Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of Portuguese, Vol. 1. The published version is available in the ACL Anthology at https://aclanthology.org/2026.propor-1.18/ 11 pages, 9 tables, 2 figures

Journal ref Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of Portuguese (PROPOR 2026) - Vol. 1

MathNet: a Global Multimodal Benchmark for Mathematical Reasoning and Retrieval

MathNet：数学推理与检索的全球多模态基准

Shaden Alshammari, Kevin Wen, Abrar Zainal, Mark Hamilton, Navid Safaei, Sultan Albarakati, William T. Freeman, Antonio Torralba

机构 * MIT（麻省理工学院） ； KAUST（卡塔尔人工智能研究 institute） ； HUMAIN ； Individual Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 MathNet是一个大规模多模态数学问题基准，包含47个国家、17种语言、20年竞赛的30676道专家级数学问题，支持问题解决、数学检索和检索增强生成三个任务，实验表明先进模型在推理和检索任务上仍面临挑战。

Comments ICLR 2026; Website: http://mathnet.mit.edu

Journal ref Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

ARC-Encoder: learning compressed text representations for large language models

ARC-Encoder：为大语言模型学习压缩文本表示

Hippolyte Pilchen, Edouard Grave, Patrick Pérez

机构 * Kyutai 纠错

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

AI总结 ARC-Encoder是可将文本压缩为原词元数1/4或1/8的编码器，适配多类LLM解码器，在提升推理效率的同时保持最优性能，为大语言模型提供灵活高效的上下文压缩方案。

Comments Featured Certification

Journal ref Transactions on Machine Learning Research 2026 (https://openreview.net/forum?id=lU1P9dsqfn)

LinguistAgent Technical Report: A Reflective Multi-Model Platform for Automated Linguistic Annotation

LinguistAgent: 一个用于自动化语言标注的反思多模型平台

Bingru Li

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 LinguistAgent通过反思多模型架构实现自动化语言标注，采用双代理工作流程模拟同行评审，支持多种标注范式并提供实时评估。

Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models

通过可扩展查找实现条件记忆：大语言模型稀疏性的新轴

Xin Cheng, Rui Tian, Wangding Zeng, Damai Dai, Qinyu Chen, Bingxuan Wang, Zhenda Xie, Kezhao Huang, Xingkai Yu, Chengqi Deng, Shangyan Zhou, Chenggang Zhao, Zhewen Hao, Yukun Li, Han Zhang, Zhengyan Zhang, Yixu Wei, M. Y Xu, Huishuai Zhang, Dongyan Zhao, Wenfeng Liang

机构 * Peking University（北京大学） ； DeepSeek-AI 纠错

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

AI总结 研究针对Transformer缺乏知识查找原语的问题，引入条件记忆及Engram模块，通过制定稀疏分配问题发现U形缩放定律，扩展Engram至27B参数，在多领域提升性能，揭示其优势，为下一代稀疏模型提供重要建模原语。

Leveraging Multi-Agent System (MAS) and Fine-Tuned Small Language Models (SLMs) for Automated Telecom Network Troubleshooting

利用多智能体系统（MAS）和微调后的小语言模型（SLM）实现电信网络自动化故障排除

Chenhua Shi, Bhavika Jalli, Gregor Macdonald, John Zou, Wanlu Lei, Mridul Jain, Joji Philip

机构 * Ericsson（爱立信） 纠错

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

AI总结 针对电信网络故障排除难题，提出基于多智能体系统（MAS）的方法，利用大语言模型协调专业工具，通过微调小语言模型生成修复计划，实现全自动故障排除，加速了无线接入网和核心网领域的故障排除自动化。

Comments 6 pages, 7 figures, 1 table, 2026 IEEE ICC Workshop on Wireless Foundation Models for AI-native 6G and Beyond

Structured Prompting and Automated Evaluation in Fixed Synthetic Japanese-Language Counseling Dialogues

固定合成日语咨询对话中的结构化提示与自动评估

Keita Kiuchi, Yoshikazu Fujimoto, Hideyuki Goto, Tomonori Hosokawa, Makoto Nishimura, Yosuke Sato, Izumi Sezai, Tomohiro Inoue

机构 * Japan National Institute of Occupational Safety and Health（日本国立职业安全卫生研究所） ； Kaze To Taiyo（凯泽・太阳） ； Saga Occupational Health Association（Saga职业健康协会） ； Department of Pharmacy, Zikei Hospital/Zikei Institute of Psychiatry（药剂科，Zikei医院/Zikei精神医学研究所） ； Department of Medical Welfare, Suzuka University of Medical Science（医疗福祉科， Suzuka医科大学） ； Graduate School of Human Sciences, Ritsumeikan University（人类科学研究生院，立命馆大学） ； Faculty of Nursing, National Defense Medical College（护理学部，国家防卫医疗大学） ； Support Center for Students with Disabilities, Aoyama Gakuin University（残疾学生支持中心，上智大学） 纠错

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

AI总结 研究通过人工智能生成的18份固定日语咨询对话记录，对比GPT - minimal、GPT - SMDP和Claude - SMDP三种情况，咨询专家与新的语言模型分别评级，发现SMDP对话在多方面获更高专家评级，语言模型评级可重复但偏宽松。

Comments 59 pages, 2 figures, 30 tables; supplemental material included; data and code at https://doi.org/10.5281/zenodo.21182321; preregistration at https://doi.org/10.17605/OSF.IO/VU286

FALCON: Transforming Cyber Threat Intelligence into Deployable IDS Rules with Self-Reflection

FALCON：通过自我反思将网络威胁情报转化为可部署的入侵检测系统规则

Shaswata Mitra, Subash Neupane, Martin Duclos, Sudip Mittal, Aritran Piplai, Md Rayhanur Rahman, Edward Zieglar, Shahram Rahimi

机构 * Meharry Medical College（梅哈里医学院） ； The University of Texas at El Paso（德克萨斯理工大学） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学） ； National Security Agency（国家安全局） 纠错

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

AI总结 提出FALCON框架，通过新颖的CTI-规则语义评分器实现规则检索、生成和验证，解决签名型入侵检测系统中规则创建的手动瓶颈和验证难题，在Snort和YARA平台上达到0.72平均相关性。

Comments 17 pages, 10 figures, 8 tables

Efficient Rationale-based Retrieval: On-policy Distillation from Generative Rerankers based on JEPA

高效基于理由的检索：基于JEPA的生成重排序器的在线蒸馏

Teng Chen, Sheng Xu, Feixiang Guo, Xiaoyu Wang, Qingqing Gu, Hongyan Li, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（吉利人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Rabtriever，通过在线蒸馏从生成重排序器中学习，将查询和文档独立编码，提升检索效率，同时在多个任务中表现优异。

Comments 11 pages, 8 figures. ICMR 2026 (https://youtu.be/apDcrzEVwq4)

Superintelligent Retrieval Agent: The Next Frontier of Agentic Retrieval

超级智能检索代理：代理检索的下一个前沿

Zeyu Yang, Qi Ma, Jason Chen, Anshumali Shrivastava

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； Rice University（里士满大学） 纠错

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

AI总结 提出SIRA，通过单次语料判别性检索压缩多轮探索，利用LLM丰富文档词汇、预测查询缺失词汇并基于语料统计过滤，在BEIR基准上取得最强平均检索性能，并在下游QA任务中超越RL训练的代理系统。

Latent Fact-Checking: Detecting Misinformation through Activation Engineering

潜在事实核查：通过激活工程检测虚假信息

Pedro T. Barcelos, Otávio Parraga, Marcelo M. Mussi, Lucas M. Fraga, Lucas S. Kupssinskü, Rodrigo C. Barros

机构 * PUCRS（巴西天主教大学（里约格兰德 do 苏里）） ； Kunumi Institute（库纳米研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于激活工程的虚假信息检测框架，通过对比激活引出潜在空间的虚假信息方向，在多类模型和基准上实现了优于部分基线的检测性能，为可解释性驱动的虚假信息检测提供了新方向。

Comments 13 pages

Natural Language Processing: A Comprehensive Practical Guide from Tokenisation to RLHF

自然语言处理：从分词到RLHF的全面实用指南

Mullosharaf K. Arabov

机构 * KAZAN (VOLGA REGION) FEDERAL UNIVERSITY INSTITUTE OF COMPUTATIONAL MATHEMATICS AND INFORMATION TECHNOLOGIES（卡赞（伏尔加地区）联邦大学计算数学与信息科技学院） 纠错

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

AI总结 本文系统指导现代NLP全流程，涵盖分词、向量化、大语言模型微调、检索增强生成及人类反馈强化学习，强调低资源语言处理与开源模型应用。

Comments 136 pages, 12 practical works, preprint. Textbook for senior undergraduates and graduate students. Original contributions on low-resource languages (Tajik, Tatar and other). Companion repository available

Foam-Agent: A Large Language Model-Based Multi-Agent Framework for Automating Computational Fluid Dynamics Workflows

Foam-Agent：迈向自动化智能CFD工作流程

Ling Yue, Nithin Somasekharan, Tingwen Zhang, Yadi Cao, Zhangze Chen, Shimin Di, Shaowu Pan

机构 * Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院计算机科学系） ； Department of Mechanical, Aerospace, and Nuclear Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院机械、航空航天与核工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系） ； College of Education, Zhejiang Normal University（浙江师范大学教育学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 Foam-Agent通过多智能体框架和大型语言模型，实现自动化CFD工作流程，显著提升模拟效率和成功率。

Comments 34 pages, 9 figures, 9 tables

Journal ref Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 461, 119271 (2026)