RAG / 检索增强生成

Learning from Execution: Self-Evolving Memory for Private-Library Code Generation

MEMCoder: 多维演化记忆用于面向私有库的代码生成

Mofei Li, Taozhi Chen, Guowei Yang, Jia Li

机构 * College of AI（人工智能学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fitten Tech Co., Ltd.（Fitten科技有限公司） 纠错

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

AI总结 MEMCoder通过多维演化记忆机制，解决LLM在企业环境中因缺乏内部私有库文档导致的协调问题与参数理解不足，提升代码生成性能。

Sentinel: Decoding Context Utilization via Attention Probing for Efficient LLM Context Compression

Sentinel: 通过注意力探测解码上下文利用以实现高效LLM上下文压缩

Yong Zhang, Heng Li, Yanwen Huang, Ning Cheng, Yang Guo, Yun Zhu, Yanmeng Wang, Shaojun Wang, Jing Xiao

机构 * Ping An Technology (Shenzhen) Co., Ltd., China（平安科技（深圳）有限公司，中国） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出Sentinel，一种轻量级句子级压缩框架，通过冻结LLM的头部注意力模式解码推理时上下文利用行为，使用单次非自回归前向传递实现压缩，在LongBench上以0.5B代理模型达到5倍压缩且性能与7B模型方法相当。

Comments Preprint

InfoFlow KV: Information-Flow-Aware KV Recomputation for Long Context

InfoFlow KV：面向长上下文的信息流感知KV重计算

Xin Teng, Canyu Zhang, Shaoyi Zheng, Danyang Zhuo, Tianyi Zhou, Shenji Wan

机构 * New York University（纽约大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出将选择性KV重计算建模为信息流问题，利用查询的注意力范数信号识别语义相关且结构上能传播信息的token，并引入信息流引导的块重排序策略，在LLM和VLM基准上优于现有方法。

Comments In proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). Project page: https://infoflow-kv.github.io

Advancing Subsurface Discovery and Geothermal Monitoring with an Agentic Artificial Intelligence Framework

基于智能体人工智能框架推进地下发现与地热监测

Randy Harsuko, Zhengfa Bi, Guodong Chen, Nori Nakata

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出GAIA系统，结合大语言模型、数字孪生与检索增强生成，实现地热开发中的多学科任务自动化与智能决策。

RippleBench: Capturing Ripple Effects Using Existing Knowledge Repositories

RippleBench: 利用现有知识库捕捉涟漪效应

Roy Rinberg, Usha Bhalla, Igor Shilov, Flavio P. Calmon, Rohit Gandikota

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出RippleBench-Maker自动管道，从知识库检索语义邻居生成选择题，评估八种遗忘方法在Llama3-8B-Instruct上的涟漪效应，发现准确率下降随语义距离衰减且跨模型一致。

When Compression Becomes an Attack Surface: Black-Box Attacks on Prompt-Compressed LLM Agents

当压缩成为攻击面：针对提示压缩的LLM智能体的黑盒攻击

Zesen Liu, Zhixiang Zhang, Yuchong Xie, Dongdong She

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出当可信与不可信输入共享压缩预算时，攻击者可通过扰动不可信输入导致压缩器丢弃关键证据或安全护栏，并设计黑盒攻击COMA，平均攻击成功率达0.71。

Prompt-Driven Simulation with Feature Perturbation for Cross-Domain Few-Shot Object Detection

面向跨域小样本目标检测的、结合特征扰动的提示驱动模拟方法

Linhai Zhuo, Junxi Cai, Tianwen Qian, Qingping Zheng, Yang Liu

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出PSP-FSOD框架，结合提示驱动域模拟与特征扰动正则化，缓解跨域小样本目标检测的域偏移与标注数据不足问题，在多个基准上实现性能提升。

HYPIC: Accelerating Hybrid-Attention LLM Serving with Position-Independent Caching

HYPIC: 利用位置无关缓存加速混合注意力LLM服务

Yifei Liu, Juntong Wu, Yang Liu, Junhao Hu, Minghao Li, Xiaoxu Chen, Weihang Chen

专题命中 长文档RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract_cn)

AI总结 提出Hypic系统，通过段累积转移算子和边界重计算，实现混合注意力LLM的位置无关缓存，显著降低首令牌延迟并提升吞吐量。

Simplified Sparse Attention via Gist Tokens

遗忘，然后回忆：通过概要稀疏注意力实现可学习的压缩与选择性展开

Yuzhen Mao, Michael Y. Li, Emily B. Fox

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract_cn)

AI总结 本文提出一种通过概要稀疏注意力实现可学习的压缩与选择性展开机制，结合紧凑的全局表示与目标访问细粒度证据，提升长上下文大语言模型的效率与性能。

Sheet As Token: A Graph-Enhanced Representation for Multi-Sheet Spreadsheet Understanding

表格作为标记：一种增强图的多表表格理解表示

Yiming Lei, Yuhang Yao, Yujia Zhang, Yiqi Wang, Bo Guan, Depei Zhu, Chunhui Wang, Zhuonan Hao, Tianyu Shi

机构 * Effyic Technology Co., Ltd（Effyic技术有限公司） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Sheet as Token框架，通过图增强方法将每个工作表视为统一语义单元，提升多表表格检索能力，实验表明图增强的跨表推理在有限计算下优于浅层图基线。

RAG over Thinking Traces Can Improve Reasoning Tasks

RAG 基于思考轨迹可提升推理任务

Negar Arabzadeh, Wenjie Ma, Sewon Min, Matei Zaharia

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出检索思考轨迹而非文档，通过 T3 方法将其转化为结构化表示，在推理任务上显著提升性能，超越标准 RAG 和无 RAG 基线。

GraFine: Retrieval-Time Refinement for Efficient Graph RAG over Corpus Graphs

FastInsight: 图形RAG中通过融合运算实现快速且有洞察力的检索

Seonho An, Chaejeong Hyun, Min-Soo Kim

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 FastInsight通过融合运算提升图RAG检索效率和洞察力，改进检索准确性和生成质量。

Comments CIKM 2026

CausalRAG2: Hierarchical Causal Knowledge Graph Design for RAG

CausalRAG2: 面向RAG的分层因果知识图谱设计

Nengbo Wang, Tuo Liang, Vikash Singh, Chaoda Song, Van Yang, Yu Yin, Jing Ma, Jagdip Singh, Vipin Chaudhary

机构 * Department of Computer and Data Sciences, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, USA（计算机与数据科学系，凯斯西储大学，克利夫兰，OH，USA） ； Design and Innovation Department, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, USA（设计与创新部门，凯斯西储大学，克利夫兰，OH，USA） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 提出CausalRAG2框架，通过分层模块间的因果门控机制显式建模因果关系，抑制虚假相关，实现大规模知识图谱上的可扩展推理，并引入HolisQA基准，实验表明其优于现有图基RAG方法。

Comments Accepted at ICML 2026

MetaPlate: Counterfactual-Guided RAG-LLM Tool for Personalized Food Recommendation and Hyperglycemia Prevention

MetaPlate: 反事实引导的RAG-LLM工具用于个性化食物推荐和高血糖预防

Asiful Arefeen, Carol Johnston, Hassan Ghasemzadeh

机构 * College of Health Solutions, Arizona State University（亚利桑那州立大学健康解决方案学院） ； School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University（亚利桑那州立大学计算与增强智能学院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 提出MetaPlate框架，结合反事实解释、机器学习预测和RAG-LLM，生成个性化膳食建议以预防餐后高血糖，经注册营养师评估证明其可行性和有效性。

Before Reasoning Can Fail: Pre-Evidence Procedural Failures in Agentic RAG

在推理失效之前：智能体检索增强生成（RAG）中的证据前程序失效

Daeyoung Roh, Donghee Han

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对智能体RAG系统在推理前的程序失效，提出将错误答案分为两类失效，评估Read-Gate机制，发现强制阅读可提升准确率，且证据收集应作为独立轨迹控制问题评估。

Comments 22 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Noverse0/before-reasoning-fails

SEEK: Steering LLM Reasoning for RAG via Internal Reasoning Sketches

SEEK: 通过内部推理草图引导LLM推理用于RAG

Xinze Li, Yuqing Lan, Zhenghao Liu, Haidong Xin, Yukun Yan, Shuo Wang, Zheni Zeng, Sen Mei, Ge Yu, 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（清华大学计算机科学与技术系，人工智能研究院） ； School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SEEK框架，通过构建结构化引导草图，迭代检索和填充知识槽，减少冗余检索，提升RAG性能。

GenerativeMPC: VLM-RAG-guided Whole-Body MPC with Virtual Impedance for Bimanual Mobile Manipulation

GenerativeMPC：基于VLM-RAG的全身体姿MPC与虚拟阻抗的双臂移动 manipulation

Marcelino Julio Fernando, Miguel Altamirano Cabrera, Jeffrin Sam, Yara Mahmoud, Konstantin Gubernatorov, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory（智能空间机器人实验室） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科沃科学与技术研究所） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出GenerativeMPC框架，通过VLM-RAG将语义理解与物理控制参数结合，实现双臂移动 manipulation的高效安全控制，实验表明在近人区域速度降低60%并实现安全社交导航。

Comments 6 pages, 7 figures

Graphs Don't Stay Secret: Practical Subgraph Reconstruction Attacks on Defended Graph RAG

图并非保密：对防御图RAG的实用子图重构攻击

Minkyoo Song, Jaehan Kim, Myungchul Kang, Hanna Kim, Seungwon Shin, Sooel Son

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出GRASP攻击，通过多轮查询从防御的图RAG系统中重构子图，达到82.9 F1，并评估防御措施。

Courtroom-Style Multi-Agent Debate with Progressive RAG and Role-Switching for Controversial Claim Verification

courtroom 风格多智能体辩论与渐进式 RAG 和角色切换用于争议性主张验证

Masnun Nuha Chowdhury, Nusrat Jahan Beg, Umme Hunny Khan, Syed Rifat Raiyan, Md Kamrul Hasan, Hasan Mahmud

机构 * Systems and Software Lab (SSL), Department of Computer Science and Engineering（系统与软件实验室（SSL），计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出 PROClaim 框架，通过结构化对抗辩论和角色切换提升争议性主张验证的可靠性，实验显示其在 Check-COVID 数据集上准确率达 81.7%。

Comments Under review, 29 pages, 7 figures, 17 tables

RAG Strategies for Natural Language-Based SQL Query and REST API Call Generation

评估用于基于自然语言的SQL和API调用生成的检索增强生成变体

Tim Schlippe, Simon Martin, Michael Marketsmüller

机构 * IU International University of Applied Sciences（国际应用科学大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文评估了三种RAG变体在生成SQL和API调用任务中的性能，发现CoRAG在混合文档环境下表现最佳，检索策略设计对自然语言接口至关重要。

Comments preprint of conference submission

jXBW: A Compressed Index for Structure-Aware JSONL Retrieval in Structured RAG

jXBW: 面向结构化RAG中结构感知JSONL检索的压缩索引

Yasuo Tabei

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.DB

AI总结 提出jXBW压缩索引，通过合并树表示、基于扩展Burrows-Wheeler变换的简洁树索引和三阶段子结构搜索算法，实现查询依赖的复杂度，在百万级JSONL数据集上比最强基线快16倍至2800倍。

CacheRAG: A Semantic Caching System for Retrieval-Augmented Generation in Knowledge Graph Question Answering

CacheRAG：面向知识图谱问答中检索增强生成的语义缓存系统

Yushi Sun, Lei Chen

机构 * HKUST Hong Kong China（香港理工大学（中国）） ； HKUST(GZ) / HKUST Guangzhou / Hong Kong China (2018)（香港理工大学（广州）/ 香港理工大学（广州）/ 香港中国（2018）） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.DB

AI总结 针对LLM驱动的KGQA系统作为无状态规划器导致模式幻觉和检索覆盖有限的问题，提出CacheRAG，一种基于缓存的架构，通过模式无关接口、多样性优化缓存检索和有界启发式扩展，将无状态规划器转变为持续学习器，显著提升准确性和真实性。

TopoChunker: Topology-Aware Agentic Document Chunking Framework

TopoChunker：基于拓扑的代理文档分块框架

Xiaoyu Liu

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出TopoChunker，通过结构化中间表示保留跨段依赖，提升RAG的结构感知能力，实验显示其在生成准确率和召回率上优于现有方法，同时降低token开销。

Comments Accepted by NLPCC 2026

Event-Grounded Question Answering over Long Audio via Structured Retrieval

基于结构化检索的长音频事件问答

Kartik Hegde, Arvind Krishna Sridhar, Naveen Vakada, Yinyi Guo, Erik Visser

机构 * Qualcomm Technologies, Inc., India（印度高通技术公司） ； Qualcomm Technologies, Inc., USA（美国高通技术公司） ； University of Turku, Finland（芬兰图尔库大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出LA-RAG框架，通过音频基础模型将长音频转为带时间戳的事件记录并存入SQL数据库，结合意图感知检索和LLM生成，实现低延迟高精度的长音频问答，在多个基准上提升时间定位F1达11-17%。

Comments Submitted to EMNLP 2026 Industry Track

Anything2Skill: Compiling External Knowledge into Reusable Skills for Agents

Anything2Skill: 将外部知识编译为智能体的可复用技能

Qianjun Pan, Yutao Yang, Junsong Li, Jie Zhou, Kai Chen, Xin Li, Qin Chen, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Anything2Skill框架，将异构外部知识编译为可复用、可检索、可执行的技能，结合RAG显著提升智能体任务成功率。

NIM4-ASR: Towards Efficient, Robust, and Customizable Real-Time LLM-Based ASR

NIM4-ASR：迈向高效、鲁棒且可定制的实时基于LLM的语音识别

Yuan Xie, Jiaqi Song, Guang Qiu, Xianliang Wang, Kai Qiao, Junfeng Yuan, Shengqing Liu, Yi Zhang, Bowen Chen, Ming Lei, Jie Gao, Jie Wu

机构 * Advanced Intelligent Systems Group, NIO（蔚来智能系统集团） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出NIM4-ASR框架，通过重新设计多阶段训练范式（包括预训练架构优化、迭代异步SFT和ASR专用强化学习）以及生产优化（噪声鲁棒性、流式推理和RAG热词定制），在2.3B参数下实现SOTA性能。

SmartRAG: Native Graph-Based RAG for Mobile Device

SmartRAG：用于移动设备的基于原生图的RAG

Zhihan Jiang, Meng Li, Shenghao Liu, Keran Li, Ruiben Zhou, Wei Wang, Xianjun Deng, Shuai Wang, Haipeng Dai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； HUST（华中科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对移动设备部署大语言模型的问题，提出SmartRAG框架，围绕四个模块组织智能助手，核心是可持续学习的EvoNER，知识存于MRGraph，通过混合管道检索，实验表明其在多跳推理性能上有竞争力且能在普通智能手机上运行。

Comments 14 pages, 4 figures

MinerU-Popo: Universal Post-Processing Model for Structured Document Parsing

MinerU-Popo：结构化文档解析的通用后处理模型

Bangrui Xu, Ziyang Miao, Xuanhe Zhou, Yiming Lin, Zirui Tang, Xiaomeng Zhao, Fan Wu, Cheng Tan, Fan Wu, Bin Wang, Conghui He

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, OpenDataLab（上海人工智能实验室，OpenDataLab） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MinerU-Popo轻量级通用后处理框架，通过分解为文本/表格截断恢复、标题层级重建和图文关联四个子任务，并利用动态分块和重叠同步将OCR页面级结果重构为文档级逻辑结构，显著提升标题层级TEDS和RAG准确性。

Comments The code is available at https://github.com/opendatalab/MinerU-Popo

Improve Large Language Model Systems with User Logs

通过用户日志改进大型语言模型系统

Changyue Wang, Weihang Su, Qingyao Ai, Xingzhao Yue, Rui Zhang, Xiaojia Chang, Yiqun Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出UNO框架，通过用户日志提炼规则和偏好对，利用查询反馈驱动聚类处理数据异质性，量化模型知识与日志数据间的认知差距，提升LLM系统性能。

MMGraphRAG: Bridging Vision and Language with Interpretable Multimodal Knowledge Graphs

MMGraphRAG: 通过可解释的多模态知识图谱弥合视觉与语言的鸿沟

Xueyao Wan, Hang Yu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MMGraphRAG通过引入可解释的多模态知识图谱，解决多模态场景下的实体链接和跨模态推理问题，实现最先进的多模态信息处理性能。