RAG / 检索增强生成

GD-Retriever: Controllable Generative Text-Music Retrieval with Diffusion Models

Julien Guinot, Elio Quinton, György Fazekas

专题命中 检索器与排序 ：retriever(title,abstract)

Comments Accepted to ISMIR 2025

RAG-6DPose: Retrieval-Augmented 6D Pose Estimation via Leveraging CAD as Knowledge Base

Kuanning Wang, Yuqian Fu, Tianyu Wang, Yanwei Fu, Longfei Liang, Yu-Gang Jiang, Xiangyang Xue

机构 * Fudan University（复旦大学） ； NeuhHelium Co.,Ltd.（NeuhHelium公司） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title,abstract)

Comments Accepted by IROS 2025

MLLM as Retriever: Interactively Learning Multimodal Retrieval for Embodied Agents

Junpeng Yue, Xinrun Xu, Börje F. Karlsson, Zongqing Lu

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(title,abstract)

Comments ICLR 2025

MANTRA: Enhancing Automated Method-Level Refactoring with Contextual RAG and Multi-Agent LLM Collaboration

Yisen Xu, Feng Lin, Jinqiu Yang, Tse-Hsun, Chen, Nikolaos Tsantalis

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title)；retrieval-augmented generation(abstract)

Comments 10 pages

Instructive Code Retriever: Learn from Large Language Model's Feedback for Code Intelligence Tasks

Jiawei Lu, Haoye Wang, Zhongxin Liu, Keyu Liang, Lingfeng Bao, Xiaohu Yang

专题命中 检索器与排序 ：retriever(title,abstract)

Comments to appear at the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2024)

MultiContrievers: Analysis of Dense Retrieval Representations

Seraphina Goldfarb-Tarrant, Pedro Rodriguez, Jane Dwivedi-Yu, Patrick Lewis

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

RAG-Enhanced Commit Message Generation

Linghao Zhang, Hongyi Zhang, Chong Wang, Peng Liang

专题命中 检索器与排序 ：RAG(title)；retriever(abstract)

Comments 22 pages, 5 images, 6 tables, Manuscript submitted to a journal (2024)

A Fresh Take on Stale Embeddings: Improving Dense Retriever Training with Corrector Networks

Nicholas Monath, Will Grathwohl, Michael Boratko, Rob Fergus, Andrew McCallum, Manzil Zaheer

专题命中 检索器与排序 ：retriever(title)；dense retrieval(abstract)

Comments ICML 2024

Generative Language Models with Retrieval Augmented Generation for Automated Short Answer Scoring

Zifan Wang, Christopher Ormerod

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

Comments 20 pages, 2 figures

LAKE-RED: Camouflaged Images Generation by Latent Background Knowledge Retrieval-Augmented Diffusion

Pancheng Zhao, Peng Xu, Pengda Qin, Deng-Ping Fan, Zhicheng Zhang, Guoli Jia, Bowen Zhou, Jufeng Yang

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(title,abstract)

Comments Accepted by CVPR 2024, Fig.2 and Equation 4 revised

Optimization of Retrieval-Augmented Generation Context with Outlier Detection

Vitaly Bulgakov

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

Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever

Andreas Koukounas, Georgios Mastrapas, Michael Günther, Bo Wang, Scott Martens, Isabelle Mohr, Saba Sturua, Mohammad Kalim Akram, Joan Fontanals Martínez, Saahil Ognawala, Susana Guzman, Maximilian Werk, Nan Wang, Han Xiao

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

Comments 4 pages, MFM-EAI@ICML2024

Dynamic Retrieval-Augmented Generation

Anton Shapkin, Denis Litvinov, Yaroslav Zharov, Egor Bogomolov, Timur Galimzyanov, Timofey Bryksin

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(title,abstract)

Comments 10 pages

Extracting task trees using knowledge retrieval search algorithms in functional object-oriented network

Tyree Lewis

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(title,abstract)

Comments 5 pages, 8 figures, 8 tables

Noise-Robust Dense Retrieval via Contrastive Alignment Post Training

Daniel Campos, ChengXiang Zhai, Alessandro Magnani

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

Comments 8 pages, 6 figures, 30 tables

Context Recovery and Knowledge Retrieval: A Novel Two-Stream Framework for Video Anomaly Detection

Congqi Cao, Yue Lu, Yanning Zhang

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(title,abstract)

Comments 13 pages, 10 figures

HyDRA-H: Simultaneous Hybrid Retrieval of Exoplanetary Emission Spectra

Siddharth Gandhi, Nikku Madhusudhan, George Hawker, Anjali Piette

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(title,abstract)

Comments 16 pages, 9 figures, accepted for publication in The Astronomical Journal

Hybrid Retrieval-Generation Reinforced Agent for Medical Image Report Generation

Christy Y. Li, Xiaodan Liang, Zhiting Hu, Eric P. Xing

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(title,abstract)

Skill Is Not Document: Query-Conditioned Compatibility for LLM Agent Skill Routing

技能不是文档：面向LLM智能体技能路由的查询条件基准与两阶段检索器

Zifei Wang, Wei Wen, Qiang Ji, Keyu Chen, Ruizhi Qiao, Xing Sun

专题命中 检索器与排序 ：retriever(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.IR

AI总结 针对LLM智能体技能路由中技能兼容性被忽视的问题，提出Reject-as-Resource Retriever (R3)框架，构建双语基准R3-Skill，并设计两阶段检索系统（R3-Embedding + R3-Reranker）显式建模技能兼容性，显著提升检索效果。

Comments 24 pages, 8 figures

TFGformer: Multivariate Time Series Forecasting via Time-Frequency Graph Learning and Covariate Fusion

TFGformer：基于时频图学习与协变量融合的多变量时间序列预测

Yu Sun, Yuan Chang, Xiaohou Shi, Yan Sun

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

AI总结 针对异构IoT传感器多变量时间序列预测问题，提出CrossRAG框架，结合SAM、FCC学习与CATF，在7个基准上性能优于仅参数化基线及现有检索增强预测方法。

What Softmax Throws Away: Mass-Aware Attention for Evidence Accumulation

Softmax丢弃的信息：用于证据积累的质量感知注意力

Minwoo Yu, Young-guk Ha

机构 * Smart Computing Laboratory, Department of Computer Science & Engineering, Konkuk University（智能计算实验室，计算机科学与工程系，建国大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨模型内部表示中预测相关结构信息保留问题，提出质量感知注意力（MAA），将标准L1归一化推广到Lp族，在多模型和数据集上提升未来链接AUC等，定位为通用归一化原则提高表示信息性。

Procedural Knowledge at Scale Improves Reasoning

大规模程序知识提升推理能力

Di Wu, Devendra Singh Sachan, Wen-tau Yih, Mingda Chen

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Meta FAIR 纠错

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

AI总结 本研究提出Reasoning Memory框架，通过大规模检索增强生成方法，有效利用程序知识提升推理能力，在多个基准测试中表现优于现有方法。

Comments COLM 2026 Camera Ready

Leveraging External Knowledge for Historical Document Restoration via Retrieval-Augmented Large Language Models

通过检索增强大语言模型利用外部知识进行历史文献修复

Gabeen Kim, Kyeongpil Kang

机构 * Kangwon National University（江原国立大学） 纠错

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

AI总结 针对历史文献因物理损坏难以辨认及现有修复方法在恢复命名实体上的局限，提出利用检索增强大语言模型的修复框架，结合预训练模型隐含知识与外部上下文，实验表明该方法性能优于基线，是历史记录分析实用工具。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 43290-43304, 2026

Enhancing SLMs for Sustainable Code Optimization in Radio-Astronomy

增强小型语言模型以实现射电天文学中的可持续代码优化

Elisa Chiarotto, Jingbo Li, P. Chris Broekema, Rob V. van Nieuwpoort

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

AI总结 研究利用小型语言模型（SLMs）优化射电天文学代码，通过多采样生成策略和纳入编译器反馈两种方式增强SLMs，提高代码生成质量和性能，用更少计算资源匹配或超越大型单生成模型，且使所有测试模型持续改进。

Node-as-Agent: Graph Agentic Network

节点即智能体：图智能体网络

Minghao Guo, Xi Zhu, Qingyue Jiao, Xiujin Liu, Haochen Xue, Chong Zhang, Shuhang Lin, Jingyuan Huang, Ziyi Ye, Yongfeng Zhang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对图神经网络不能处理节点信息不平衡及忽略全局语义关系的局限，提出检索增强图智能体网络ReaGAN，赋予节点自主决策能力，通过智能体规划和局部 - 全局检索实现自适应消息传播，在少样本设置下性能优异。

Comments 11 pages, work in progress

Shapley Context Pruning: A Cooperative Game Perspective for Context Reranking and Pruning

Shapley上下文剪枝：一种用于上下文重排和剪枝的合作博弈视角

Yanqiao Chen, Dongsheng Hou, Yuhan Rui, Zhen Cao, Yepang Liu

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 本文针对检索增强生成系统上下文重排和剪枝缺乏可解释统一框架的问题，提出Shapley上下文剪枝框架，用合作博弈视角归因重要性，采用深度集架构和蒙特卡罗采样，经多实验验证，模型在下游问答性能上表现出色。

The Powerless Noise: How Experimental Settings Shape the Reported Power of Noise

无作用的噪声：实验设置如何塑造报告的噪声能力

Michał Mazuryk, Fleur Dolmans, Louis Gehringer, Ina Klaric, Jia-Huei Ju, Mohammad Aliannejadi

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

AI总结 研究重现Cuconasu等人关于噪声对检索增强生成系统问答性能影响的发现，在扩展实验设置下评估其稳健性，发现该效应受推理配置影响大，强调审视推理设计的重要性。

Comments SIGIR 26 Repro

The Context Access Divide: Interaction-Level Architecture as a Complementary Dimension of Agentic Inequality

上下文访问鸿沟：交互级架构作为智能不平等的补充维度

Masahiro Fujita

机构 * Faculty of Sociology, Kansai University（京都产业大学社会科学学部） 纠错

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

AI总结 研究智能不平等中未被关注的个体交互层面的上下文访问鸿沟，提出上下文性作为补充维度，用概率模型形式化CAD，分析其在相关架构中的技术基础及对知识工作分层和平台治理的影响。

Comments 19 pages, 2 figures

Conversational Retrieval and On-the-Fly Knowledge Modeling of Historical Penitentiary Repression Records

历史监狱镇压记录的对话检索与实时知识建模

Paula Font Solà, Adrià Molina Rodríguez, Josep Lladós

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

AI总结 针对历史数字图书馆管理，提出支持实时知识建模的文档分析系统，通过图结构存储事实，经专业交互实现跨源检索，可处理复杂查询，生成更丰富全面信息。

Comments Accepted at ICDAR2026

ContextNest: Verifiable Context Governance for Autonomous AI Agent

ContextNest：自主AI智能体的可验证上下文治理

Misha Sulpovar, Benn R. Konsynski, Qaish Kanchwala, Gabe Goodhart

机构 * PromptOwl, LLC（PromptOwl公司） ； Goizueta Business School, Emory University（埃默里大学戈伊苏埃塔商学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 提出ContextNest，一种在检索前提供上下文治理的开放规范，通过版本链、哈希校验和审计追踪确保知识可验证性，实验表明其在防过时攻击和检索确定性上优于传统方法。

Comments 35 pages, 11 tables, 4 figures