RAG / 检索增强生成

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

CheckRLM: Effective Knowledge-Thought Coherence Checking in Retrieval-Augmented Reasoning

CheckRLM: 检索增强推理中的有效知识-思维连贯性检查

Dingling Xu, Ruobing Wang, Qingfei Zhao, Yukun Yan, Zhichun Wang, Daren Zha, Shi Yu, Zhenghao Liu, Shuo Wang, Xu Han, Maosong Sun

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Artificial Intelligence for Education（北京人工智能教育重点实验室） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） ； Northeastern University（东北大学） 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 提出CheckRLM框架，通过检索增强生成及时检查和纠正推理链中的事实错误，确保推理与知识一致，降低长程推理错误累积成本。

Comments 24 pages, 7 figures

AI-Driven Framework for Adaptive Water Network Management with Proof-of-Concept Implementation: Addressing Non-Revenue Water in Jordan

基于AI的自适应水网管理框架及概念验证实施：解决约旦无收益水问题

Mohammed Fasha, Nahel Al-Maayta, Bilal Sowan, Mohammad Athamneh, Husam Barham

机构 * Jordan（约旦） 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 提出集成EPANET水力建模、数字孪生、SCADA和LLM智能体的框架，通过实时数据与物理模拟结合实现异常检测与自适应决策，概念验证在约旦1164节点管网中实现2分钟内自动生成健康报告，爆管检测定位准确。

Journal ref 2026 2nd International Conference on Computational Intelligence Approaches and Applications (ICCIAA)

ChatPlanner: A Large Language Model Framework for Personalized Public Transit Routing

ChatPlanner: 一个用于个性化公共交通路线规划的大型语言模型框架

Tingting Yang, Chenhao Xue, Jun Chen

机构 * School of Engineering and Materials Science, Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学工程与材料科学学院） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） 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ChatPlanner框架，利用大型语言模型和检索增强生成技术从自然语言查询中提取用户偏好并融入路线规划算法，实验证明其能生成更符合个性化需求的可行路线方案。

Comments Under Review at Transportation Research Part C

Semantics-Enhanced Retrieval-Augmented Time Series Forecasting

语义增强的检索增强时间序列预测

Shiqiao Zhou, Zipeng Wu, Holger Schöner, Edouard Fouché, IAG Wilson, Shuo Wang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； University of Montreal（蒙特利尔大学） 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 针对非平稳性下仅靠时间序列相似性检索不足的问题，提出SERAF框架，通过双模态检索（时间序列及其自生成文本描述）联合利用历史模式，提升预测性能。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Forecasting as a New Frontier of Intelligence

SMSR: Certified Defence Against Runtime Memory Poisoning in Persistent LLM Agent Systems

SMSR：针对持久化LLM代理系统中运行时内存投毒的认证防御

Tarun Sharma

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 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SMSR防御框架，通过写入时HMAC签名和查询时随机化内存消融与基于判决的多数投票，首次为多会话内存投毒攻击提供认证鲁棒性保证。

SMART: LLM-Augmented Hybrid Retrieval for Dynamic Product Ads

SMART：用于动态产品广告的大语言模型增强混合检索

Congfei Zhang, Jingxiao Ma, Xiaodong Liu, Hsiang-wei Chao, Siman Wang, Ge Liu, Shantanu Aggarwal, Vincent Zhang, Meghana Missula, Rachel Liao, Zichu Li, Xiao Bai, Yunzhi Zhou, Yajun Wang, Zhe Liu, Jinchao Li, Yu Zhang

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

AI总结 研究动态产品广告中重定向和开拓新客户的平衡问题，提出SMART方法，通过规则与LLM生成查询结合及质量门控管理成本，经实验验证，该方法有效提升广告转化率，降低LLM成本。

Comments To be published in the 20th ACM Conference on Recommender Systems (recsys'26), September 27 - October 2, 2026, Minneapolis, MN, USA

ScoreGate: Adaptive Chunk Selection for Retrieval-Augmented Generation via Dual-Score Statistical Fusion

ScoreGate: 通过双分数统计融合实现检索增强生成的自适应分块选择

Karamvir Singh, Arvind Jain

机构 * HighLevel, Inc.（HighLevel公司） 纠错

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

AI总结 针对固定K检索导致过检索或欠检索的问题，提出ScoreGate，利用双编码器相似度和交叉编码器重排序分数进行自适应检索数量控制，无需额外模型调用，在MS MARCO上以更少块数提升MRR@10，并实现零假阳性。

Comments 20 pages, 6 figures, 14 tables

Model-agnostic Retrieval-Augmented Extended Forecasting for time series

模型无关的检索增强扩展预测用于时间序列

Juan Pablo Villa Serna, Rohan Asthana, Vasileios Belagiannis

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

AI总结 该研究提出模型无关的RAEF方法，通过改进检索与聚合机制提升时间序列预测性能，其效果优于RAF，兼具高效性与竞争力，可替代微调用于时间序列预测的领域适配。

Comments 6 pages, 1 figure

Training Documents Reranker with Search Rubrics for Deep Research Agent

面向深度研究智能体的、基于搜索 rubrics 的训练文档重排序器

Wenhan Liu, Yu Lu, Qiaolin Xia, Hui Xu, Tong Zhao, Jian Xi, Yutao Zhu, Haijin Liang, Haibo Shi, Hao Wang, Zhicheng Dou

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

AI总结 针对现有检索器无法满足深度研究智能体复杂信息需求的问题，提出搜索 rubrics 并训练文档重排序器 RubricRanker，在多基准上取得优于基线的性能且泛化性良好。

Comments 28 pages

AuditWeave: A Tamper-Evident, Auditor-Navigable Evidence Layer for AI-Assisted and Data-Transformation Workflows

AuditWeave：用于人工智能辅助和数据转换工作流程的防篡改、审计可导航证据层

Vimal Nakrani

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

AI总结 研究针对人工智能辅助和数据转换工作流程中证据追溯及防篡改问题，提出轻量级Python库AuditWeave，它能将工作流程步骤记录到哈希链接账本，通过链验证检测篡改，评估了其记录开销等性能，保证了事件完整性。

Comments 8 pages, 3 figures, open-source implementation at pypi.org/project/auditweave

Toward AI-Agent-Driven Particle Transport Simulations: Implementation of AI-Assisted Workflows for PHITS

迈向人工智能代理驱动的粒子输运模拟：PHITS的人工智能辅助工作流程实现

Tatsuhiko Sato, Shintaro Hashimoto, Tatsuhiko Ogawa, Takuya Furuta, Yuho Hirata, Seiki Ohnishi, Yasuhito Sakaki, Nobuhiro Shigyo

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

AI总结 研究针对蒙特卡罗粒子输运代码使用复杂的问题，提出将人工智能助手和代理应用于PHITS的策略，准备了两组人工智能就绪资源，经五个示范任务验证，表明提供适当资源和规则时人工智能代理可处理复杂工作流程，支持捆绑资源使用通用人工智能工具。

Comments 30 pages, 3 figures, and 2 tables, including 2 appendices

A Large-Language-Model Supported Personalized Driving Framework for Lane Change in Highway Scenarios

大语言模型支持的高速公路换道场景个性化驾驶框架

Dong Bi, Yongqi Zhao, Paul Kovacevic, Tomislav Mihalj, Ji Zhou, Jiayuan Gong, Arno Eichberger

机构 * Hubei University of Automotive Technology（湖北汽车工业学院） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种LLM支持的个性化驾驶框架，通过映射自然语言指令到Apollo规划参数，结合聚类和风格强度排序生成可区分的换道行为，并利用检索增强生成解释隐式指令。

AdaTrans: Automated C to Rust Transformation via Error-Adaptive Repair

AdaTrans: 通过错误自适应修复实现C到Rust的自动转换

Xiaofan Liu, Zecan Li, Zhuang Zhao, Ziqi Shuai, Yanming Yang, Qi Xin, Jifeng Xuan

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

AI总结 提出AdaTrans框架，通过策略驱动检索增强生成、错误分层转换策略和多阶段验证流水线，解决C到Rust自动转换中所有权和借用语义违反问题，在104个算法问题上实现95.51%编译通过率和81.09%解决率，不安全文件率仅1.19%。

Comments 37 pages, 10 figures

Great Disappearance Acts Generative Search and Shadow Banning

消失的行为：生成式搜索与影子封禁

Danny Friedmann

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

AI总结 本文研究生成式搜索和影子封禁对互联网开放生态的破坏，分析其法律与监管问题，并提出增强透明度与公平性的解决方案。

Journal ref 27 German Law Journal 1211 - 1234 (2025)

TICoder: A Repository-Level Code Generation Framework with Test-Driven Planning and Implementation-Aware Reuse

TICoder: 一种具有测试驱动规划和实现感知复用的仓库级代码生成框架

Siyu Nan, Yaling Luo, Jian Wang, Neng Zhang, Bing Li

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

AI总结 提出TICoder框架，通过测试驱动迭代规划机制和实现感知代码复用策略，解决仓库级代码生成中的依赖和上下文限制问题，在多个基准上平均提升11.52%。

Comments 11 pages

MonteRET: AI Agent Enhancing Multimodal LLMs with Multi-granularity Knowledge Retrieval for Chest CT Report Generation

MonteRET：通过多粒度知识检索增强多模态大语言模型以生成胸部CT报告的人工智能代理

Yi Lin, Yihao Ding, Elana Benishay, Elefterios Trikantzopoulos, David Nauheim, Hanley Ong, Jiang Bian, Hua Xu, Yuzhe Yang, George Shih, Yifan Peng

机构 * Weill Cornell Medicine（威尔康乃尔医学院） ； University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Indiana University（印第安纳大学） ； Regenstrief Institute（瑞根斯特里夫研究所） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 研究针对自动生成胸部CT报告的挑战，提出MonteRET框架，它整合多种特征，通过知识检索和报告重写代理完善报告。经训练和评估，该框架在多方面提升了报告质量，相比其他方法有显著优势，获放射科住院医师青睐。

Medi-Gemma: A Hybrid Clinical Decision Support System Integrating Deterministic EMR Analytics and Retrieval-Augmented Generation

Medi-Gemma：一种集成确定性电子病历分析与检索增强生成的混合临床决策支持系统

Mohammed Saim Ahmed Quadri, Yunzhe Xue, Justin W. Ady, Usman Roshan

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Robert Wood Johnson Hospital（罗伯特·伍德·约翰逊医院） 纠错

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

AI总结 介绍用于伤口病理分类和工作流程自动化的临床决策支持系统Medi-Gemma，其采用解耦框架，经多阶段管道处理数据请求，关键贡献是地面真值注入模块，验证表明该架构有诸多优势。

MADRAG: Multi-Agent Debate with Retrieval-Augmented Generation for Training-Free Analytic Essay Scoring

MADRAG: 基于检索增强生成的多智能体辩论用于免训练分析性论文评分

Ali Keramati, Shiyuan Zhou, Sharad Mehrotra, Mark Warschauer

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 提出MADRAG框架，结合多智能体辩论与检索增强，通过倡导者、批评者和法官的交互以及检索示例校准，实现无需训练的论文评分，性能接近监督系统。

Comments 21 pages, 7 figures, 14 tables

PsychoAgent: An Affect-Sensitive Cognitive Architecture for Conflict-Aware Memory in LLM Agents

PsychoAgent：面向大语言模型智能体的、具备冲突感知记忆的情感敏感认知架构

Mohammad Amanlou, Parham Abed Azad, Farbod Davoodi, Mostafa Masumi, Behnam Bahrak, Abdol-Hossein Vahabie

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran（德黑兰大学工程学院电气与计算机工程学院） ； Sharif University of Technology（谢里夫理工大学） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） ； Tehran Institute for Advanced Studies, Khatam University（哈塔姆大学德黑兰高等研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出PsychoAgent架构，分离事实与情感记忆并通过冲突感知控制器整合，在三类冲突场景中其冲突关键记忆检索率优于相关基线，为LLM智能体建模类人冲突效应提供了可检查机制。

Comments 12 pages main paper + 10 pages supplementary material; supplementary material included

Data Quality over Capacity: Internalizing Documents into LoRA Adapters for Closed-Book QA

容量之上的数据质量：将文档内化到LoRA适配器中用于闭卷问答

Joan Figuerola Hurtado

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

AI总结 研究将文档内化到LoRA适配器用于闭卷问答，发现适配器容量足够时，训练数据质量主导闭卷准确率，一次整理大幅提升准确率，确认容量趋势及秩与学习率耦合，内化适配器在低延迟下表现优于检索基线，还报告了调试LLM训练的过程。

Bridge Evidence: Static Retrieval Utility Does Not Predict Causal Utility in Multi-Step Agentic Search

桥梁证据：静态检索效用无法预测多步智能体搜索中的因果效用

Debayan Mukhopadhyay, Utshab Kumar Ghosh, Shubham Chatterjee

机构 * University of Calcutta（卡塔克大学） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） 纠错

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

AI总结 研究智能体检索中静态检索效用与因果效用的差异，通过在HotpotQA上用ReAct风格智能体实验，比较原始与反事实运行得CTU分数，发现两者近乎独立，约三分之一文档为桥梁文档，还确定了相关机制，指出优化静态相关性无法带来因果有用性。

Comments Preprint; extended version in preparation

Topic-to-Timestamp Alignment by Constrained Evidence Selection

通过约束证据选择的主题到时间戳对齐

Zeynep Yılbırt, Marina Litvak, Michael Färber

机构 * TU Dresden（德累斯顿工业大学） ； SpeechMind GmbH（SpeechMind 公司） ； Shamoon College of Engineering（沙蒙工程学院） ； ScaDS.AI Dresden/Leipzig（ScaDS.AI 德累斯顿/莱比锡） 纠错

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

AI总结 针对会议记录中主题到时间戳的对齐问题，提出将时间戳预测重构为约束时间候选选择，通过检索时间戳转录块并选择最佳候选而非生成时间码，显著提升召回率和解析输出数量。

TrustMargin: Training-Free Arbitration between Parametric Memory and Retrieved Evidence in Large Language Models

TrustMargin: 大语言模型中参数化记忆与检索证据之间的无训练仲裁

Jingyan Xu, Hong Shi, Yi Shan, Penghui Liu, Yunhao Bai, Ningyuan Li, Xueyang Liu

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在知识问答中参数记忆与检索证据冲突的问题，提出无训练仲裁层TrustMargin，利用模型自身似然度评分选择更可信的答案，无需微调或外部评判。

Comments 13 pages, 6 figures, 9 tables. Code and data are available at https://github.com/mojixu/TrustMargin.git

From Similarity to Feasibility: Diffusion-Refined Retrieval-Augmented Generation for Distribution Network Optimization

从相似性到可行性：用于配电网优化的扩散细化检索增强生成

Yuxuan Chen, Haipeng Xie, Shuo Dai, Ruoyi Xu, Zhaohong Bie

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

AI总结 针对配电网优化中传统方法的不足，提出GridRAG框架，通过将场景特征与最优解嵌入联合空间，检索相似历史场景，并用扩散模块细化解，实现跨场景通用且加速求解，相比基线有显著优势。

CIAN: Multi-Stage Framework for Event-Enriched Image Captioning via Retrieval-Augmented Generation

CIAN：基于检索增强生成的事件丰富图像描述的多阶段框架

Trinh Thi Thu Hien, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh City（胡志明市理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（越南国家大学胡志明市分校） 纠错

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

AI总结 提出多阶段框架CIAN，通过检索相关文章并利用LoRA微调Qwen模型生成叙事，结合N-Gram精炼，在OpenEvents-V1上提升CIDEr从0.030到0.094，实现事件丰富的图像描述。

Comments SOICT 2025

SodaMem: Evidence-Grounded Temporal Graph Memory for LLM Agents

SodaMem：面向大语言模型智能体的基于证据的时序图记忆

Fengrong Wan, Chengcan Wu, Ningtao Lyu

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

AI总结 针对LLM智能体对话的时效性、来源追溯等问题，提出基于证据的时序图记忆SodaMem，在LongMemEval-S上以Flash级花费达到高准确率，性能优于部分高成本系统。

Do Static Embeddings Add Value to Hybrid Dutch Retrieval?

静态嵌入是否为混合荷兰语检索增加价值？

António Pereira Barata

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

AI总结 本研究针对荷兰语检索任务开展受控评估，发现静态嵌入无法为混合检索增加价值，双检索器的词汇-Transformer架构是可靠默认方案。

AiFlow: Token-Native Reactive Orchestration with Bounded Backpressure for Streaming LLM Applications

AiFlow：面向流式大语言模型应用的带界背压令牌原生反应式编排框架

Qunhui Zhang

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

AI总结 针对现有流式LLM工作流编排的背压等管理缺陷，提出AiFlow令牌原生反应式编排模型，经实验验证可降低应用TTFPT并控制队列深度。

Comments 24 pages, 5 figures, 12 tables, 1 algorithm, and 1 code listing. Public implementation: https://github.com/ModelEngine-Group/fit-framework