RAG / 检索增强生成

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

Learning to Code with Context: A Study-Based Approach

基于情境的学习：一种基于研究的方法

Uwe M. Borghoff, Mark Minas, Jannis Schopp

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 本文研究了如何在软件开发过程中利用生成式AI工具，通过大学编程项目中的用户研究，探讨了AI辅助在真实开发实践中的应用，分析了工具的有效性及学生遇到的挑战。

Comments 36 pages, 7 figures, 5 tables

Journal ref Software 2026, 5(2), 27

Learning to Erase Private Knowledge from Multi-Documents for Retrieval-Augmented Large Language Models

学习从多文档中擦除私有知识以用于检索增强型大语言模型

Yujing Wang, Jinwen Chen, Hainan Zhang, Liang Pang, Yongxin Tong, Binghui Guo, Hongwei Zheng, Zhiming Zheng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（未来区块链与隐私计算北京先进创新中心） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究所） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） 纠错

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

AI总结 提出Eraser4RAG，通过构建全局知识图谱、划分私有与公共子图并微调Flan-T5重写文档，结合PPO优化，有效擦除用户定义的私有知识，保留公共知识，防御去匿名化攻击。

DeepInflation: an AI agent for research and model discovery of inflation

DeepInflation：用于暴胀研究与模型发现的AI智能体

Ze-Yu Peng, Hao-Shi Yuan, Qi Lai, Jun-Qian Jiang, Gen Ye, Jun Zhang, Yun-Song Piao

机构 * School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China ； International Centre for Theoretical Physics Asia-Pacific, University of Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, China Taiji Laboratory for Gravitational Wave Universe, University of Chinese Academy of Sciences, 100049 Beijing, China School of Fundamental Physics ； Mathematical Sciences, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, Hangzhou 310024, China Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences, P.O. Box 2735, Beijing 100190, China D\' e partement de Physique Th\' e orique, Universit\' e de Gen\` e ve, 24 quai Ernest-Ansermet, CH-1211 Gen\` e ve 4, Switzerland 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 提出基于多智能体架构的AI智能体DeepInflation，集成大语言模型、符号回归引擎和检索增强生成知识库，自动发现与最新观测一致的单场慢滚暴胀势，并解释理论背景。

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)

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。

RAVEN: Retrieval-Augmented Vulnerability Exploration Network for Memory Corruption Analysis in User Code and Binary Programs

RAVEN: 用于用户代码和二进制程序中内存损坏分析的检索增强漏洞探索网络

Parteek Jamwal, Minghao Shao, Boyuan Chen, Achyuta Muthuvelan, Asini Subanya, Boubacar Ballo, Kashish Satija, Mariam Shafey, Mohamed Mahmoud, Moncif Dahaji Bouffi, Pasindu Wickramasinghe, Siyona Goel, Yaakulya Sabbani, Hakim Hacid, Mthandazo Ndhlovu, Eleanna Kafeza, Sanjay Rawat, Muhammad Shafique

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 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RAVEN框架，结合LLM代理与检索增强生成，自动生成遵循Google Project Zero模板的漏洞分析报告，在105个样本上平均质量得分54.21%。

Understand and Accelerate Memory Processing Pipeline for Large Language Model Inference

理解并加速大型语言模型推理的内存处理流水线

Zifan He, Rui Ma, Yizhou Sun, Jason Cong

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 本文通过将稀疏注意力、检索增强生成和压缩上下文内存等优化统一为四步内存处理流水线，识别出22%-97%的内存处理开销，并提出使用GPU-FPGA异构系统加速该流水线，实现最高2.2倍加速和4.7倍能效提升。

Comments Accepted by ICML 2026. Code: https://github.com/OswaldHe/HeteroLLM

Finding What Matters: Anchoring Context Knowledge with Evolving Indices for Iterative Retrieval

寻找关键：通过演化索引锚定上下文知识进行迭代检索

Mingyan Wu, Zhenghao Liu, Xinze Li, Yuqing Lan, Yukun Yan, Shuo Wang, Cheng Yang, Minghe Yu, Zheni Zeng, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, China（北京信息科学与技术国家研究中心） ； School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, China（北京邮电大学计算机学院） 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KAIR框架，通过迭代检索中动态更新的知识索引锚定关键证据，引导大语言模型在多跳问答中有效推理并缓解噪声干扰。

Lighting the Way for BRIGHT: Reproducible Baselines with Anserini, Pyserini, and RankLLM

为BRIGHT照亮道路：基于Anserini、Pyserini和RankLLM的可复现基线

Sahel Sharifymoghaddam, Yijun Ge, Jimmy Lin

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 本研究系统评估了面向推理的检索基准BRIGHT，通过集成到Anserini、Pyserini和RankLLM中的强基线方法，发现查询端BM25（BM25Q）在长查询下优于标准BM25，并揭示了数据质量问题及融合策略的泛化性。

Comments SIGIR 2026 Reproducibility Track

LexPath: A domain-oriented multi-path framework for legal article retrieval

LexPath: 面向领域的多路径法律条文检索框架

Weixuan Liu, Qingfeng Zhuge, Xuyang Chen

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 提出LexPath多路径框架，通过IRAC引导的稀疏路径和结构引导的稠密路径进行候选条文检索，并利用意图一致性评分重排序，在公开和专业基准上优于现有检索方法。

SARAD: LLM-Based Safety-Aware Hybrid Reinforcement Learning with Collision Prediction for Autonomous Driving

SARAD：基于LLM的安全感知混合强化学习与碰撞预测在自动驾驶中的应用

Kangyu Wu, Peng Cui, Guoxi Chen, Ya Zhang

机构 * National Natural Science Foundation (NNSF) of China（中国国家自然科学基金委员会） ； National Science and Major Project（国家科学技术重大专项） 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SARAD框架，结合大语言模型和深度强化学习，通过检索增强生成和碰撞预测模块提升自动驾驶的安全性和效率。

Comments 7 pages, 4 figures, accepted by IJCNN 2026

Beyond Similarity: Task-Aligned Retrieval for Language Models

超越相似性：面向语言模型的任务对齐检索

Zhixing Sun, Shenghe Xu, Tao Li

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 提出任务对齐检索（TAG）框架，用基于适用性的规则选择替代基于相似性的检索，在规则驱动任务中显著提升性能并减少检索上下文。

Retrieval as Reasoning: Self-Evolving Agent-Native Retrieval via LLM-Wiki

检索即推理：通过LLM-Wiki实现自我进化的智能体原生检索

Haoliang Ming, Feifei Li, Xiaoqing Wu, Wenhui Que

机构 * Tencent Inc.（腾讯公司） 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LLM-Wiki系统，将外部知识组织为可编译、可组合、自进化的Wiki页面，通过工具调用接口实现搜索、阅读和链接跟踪操作，并引入错误簿进行持续自纠正，在多项多跳问答基准上取得最优结果。

Comments 15 pages, 3 figures, 10 tables, 1 algorithm

Retrieval-Augmented Code Generation: A Survey with Focus on Repository-Level Approaches

检索增强的代码生成：聚焦于仓库级方法的综述

Yicheng Tao, Yuante Li, Yao Qin, Yepang Liu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； 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.CL

AI总结 本文综述了检索增强的代码生成方法，重点探讨仓库级方法，分析了其在大规模代码生成中的挑战与解决方案，总结了现有方法的分类框架及关键挑战。

MTR-Suite: A Framework for Evaluating and Synthesizing Conversational Retrieval Benchmarks

MTR-Suite: 一个用于评估和合成对话检索基准的框架

Junhao Ruan, Abudukeyumu Abudula, Bei Li, Yongjing Yin, Xinyu Liu, Kechen Jiao, Xin Chen, Jingang Wang, Xunliang Cai, Tong Xiao, Jingbo Zhu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； Meituan Inc.（美团公司） ； NiuTrans Research（牛译研所） ； Tsinghua University（清华大学） 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 本文提出MTR-Suite框架，通过LLM审计、多智能体系统生成和通用领域基准，解决对话检索基准评估和合成中的成本高、标注稀疏和自动化方法僵化的问题。

Comments Accepted to ACL 2026 (main conference). 28 pages. Code and data: https://github.com/rangehow/mtr-suite

Beyond Semantic Similarity: A Two-Phase Non-Parametric Retrieval Workflow for Corporate Credit Underwriting

超越语义相似性：一种用于企业信贷审批的双阶段非参数检索流程

Linus Ng Junjia, Ezekiel Tee Kongquan, Kelvin Heng, Kenneth Zhu Ke, Zhao Jing Yuan

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 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 本文提出了一种双阶段非参数检索架构，旨在解决信贷审批中检索结果与决策有用性之间的差距问题，通过结合词法和密集多语言检索构建候选池，并利用LLM作为判断机制对文档进行实用性评分，从而提高检索效率和实用性。

GRC: Unifying Reasoning-Driven Generation, Retrieval and Compression

GRC：统一推理驱动生成、检索与压缩

Zhongtao Miao, Qiyu Wu, Yoshimasa Tsuruoka

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 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 本文提出GRC框架，通过元潜在标记和统一训练方法，将推理驱动生成、文本表示和上下文压缩整合于单次前向传递中，提升部署效率与训练效果。

Comments Fixed typos in Eq. 4 and GPU names; added details on hybrid paged attention implementation

Merlin: Deterministic Byte-Exact Deduplication for Lossless Context Optimization in Large Language Model Inference

Merlin：用于无损上下文优化的大语言模型推理中的确定性字节精确去重

Sietse Schelpe

机构 * Corbenic AI, Inc.（Corbenic AI公司） 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 Merlin通过高效去重和上下文优化提升大语言模型推理效率，减少冗余文本处理瓶颈，实验显示在高冗余数据中减少71%输入，保持数据完整性。

Comments Preprint. Implementation and open-source community version available at: https://github.com/corbenicai/merlin-community - https://doi.org/10.5281/zenodo.20090991

Architecture Matters More Than Scale: A Comparative Study of Retrieval and Memory Augmentation for Financial QA Under SME Compute Constraints

架构比规模更重要：在中小企业计算限制下的金融问答中检索与记忆增强的比较研究

Jianan Liu, Jing Yang, Xianyou Li, Weiran Yan, Yichao Wu, Penghao Liang, Mengwei Yuan

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 本文在中小企业计算限制下比较了检索增强生成和记忆增强推理架构，发现结构化记忆在确定性任务中更精确，而检索方法在对话场景中表现更优，提出混合部署框架以平衡准确性、可审计性和效率。

Comments Accepted at the 2026 6th International Conference on Artificial Intelligence and Industrial Technology Applications (AIITA 2026), to be published by IEEE. 12 pages, 5 figures

In Line with Context: Repository-Level Code Generation via Context Inlining

与上下文一致：通过上下文内联实现仓库级代码生成

Chao Hu, Wenhao Zeng, Yuling Shi, Beijun Shen, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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 本文提出InlineCoder框架，通过内联未完成函数到调用图中，将仓库理解转化为更易处理的函数级编码任务，提升仓库级代码生成能力。

Comments Accepted to FSE 2026

ImproBR: Bug Report Improver Using LLMs

ImproBR：利用LLM的bug报告改进器

Emre Furkan Akyol, Mehmet Dedeler, Eray Tüzün

机构 * Bilkent University（比尔肯特大学） 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 ImproBR通过结合DistilBERT、启发式分析和LLM分析，提升bug报告的结构完整性、可执行性及可复现性，显著提高质量。

Prism-Reranker: Beyond Relevance Scoring -- Jointly Producing Contributions and Evidence for Agentic Retrieval

Prism-Reranker：超越相关性评分——联合生成贡献与证据以实现代理检索

Dun Zhang

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 Prism-Reranker通过联合生成贡献说明和证据片段，提升代理检索性能，其在多个数据集上均取得显著效果。

Comments 28 pages, 5 figures, 4 tables

VisRet: Visualization Improves Knowledge-Intensive Text-to-Image Retrieval

VisRet：可视化改进知识密集型文本到图像检索

Di Wu, Yixin Wan, Kai-Wei Chang

机构 * 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 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 VisRet通过将文本查询投影到图像模态，提升跨模态检索效果，优于传统方法，在四个基准测试中提升nDCG@30，并提高下游问答准确性。

Comments ACL 2026 Camera Ready

PhySE: A Psychological Framework for Real-Time AR-LLM Social Engineering Attacks

PhySE: 一种用于实时AR-LLM社会工程攻击的心理学框架

Tianlong Yu, Yang Yang, Ziyi Zhou, Jiaying Xu, Siwei Li, Tong Guan, Kailong Wang, Ting Bi

机构 * Hubei University（湖北大学） ； Apple Inc（苹果公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 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 PhySE通过视觉语言模型的社会上下文训练和自适应心理代理，解决AR-LLM社会工程攻击中的冷启动个性化和静态攻击策略问题，提升实时交互效果。

Information-Consistent Language Model Recommendations through Group Relative Policy Optimization

通过群体相对策略优化实现信息一致的语言模型推荐

Sonal Prabhune, Balaji Padmanabhan, Kaushik Dutta

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 本文提出基于群体相对策略优化的强化学习框架，旨在提升语言模型在等效提示下的信息一致性，通过熵基帮助性和稳定性奖励优化模型稳定性。

Journal ref 2026 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI)

The Cognitive Circuit Breaker: A Systems Engineering Framework for Intrinsic AI Reliability

认知电路断路器：一种用于内在AI可靠性的系统工程框架

Jonathan Pan

机构 * Jonathan Pan 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 本文提出认知电路断路器框架，通过提取模型前向传递中的隐藏状态，计算认知不一致度，以实现低延迟的内在可靠性监控，同时展示其在分布外泛化中的有效性。

Comments 2 Figures

CoRoVA: Compressed Representations for Vector-Augmented Code Completion

CoRoVA：用于向量增强代码补全的压缩表示

Daria Cherniuk, Nikita Sukhorukov, Danil Gusak, Nikita Sushko, Danil Sivtsov, Elena Tutubalina, Evgeny Frolov

机构 * HSE University（俄罗斯莫斯科高等教育学院） 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 CoRoVA通过压缩上下文提升代码补全效率，减少提示扩展并降低延迟，提升生成质量。

Automated Formalization via Conceptual Retrieval-Augmented LLMs

通过概念检索增强的LLM实现自动化形式化

Wangyue Lu, Lun Du, Sirui Li, Ke Weng, Haozhe Sun, Hengyu Liu, Minghe Yu, Tiancheng Zhang, Ge Yu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China（东北大学计算机科学与工程学院，沈阳 110819，中国） ； Ant Research, Ant Group, Beijing, China（蚂蚁集团北京蚂蚁研究院，中国） ； Department of Computer Science, Aalborg University, Denmark（丹麦奥尔堡大学计算机科学系） ； Software College, Northeastern University, Shenyang 110819, China（东北大学软件学院，沈阳 110819，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出CRAMF框架，通过检索数学概念定义提升LLM形式化能力，解决模型幻觉和语义鸿沟问题，在三个基准测试中实现显著提升。