RAG / 检索增强生成

Biological Amnesia in ICU Time-Series Prediction: A Drift-Adaptive Two-Stream Architecture with Temporal Retrieval

重症监护室时间序列预测中的生物失忆：一种具有时间检索的漂移自适应双流架构

Fatema Ferdous Tamanna, K. M. Merajul Arefin, Md. Abdul Masud

机构 * Patuakhali Science and Technology University（帕图阿卡利科学技术大学） ； University of Dhaka（达卡大学） 纠错

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

AI总结 研究重症监护室时间序列预测中临床决策支持系统退化问题，提出自适应临床智能架构，通过解耦生理与治疗表征、限制参数更新等实现漂移自适应，实验验证其有效性，为高风险临床环境中部署自适应模型提供模板。

Comments 10 pages, 3 figures, 8 tables. Code and aggregate audit logs available at: [https://github.com/empresst/ClinicalRag]. Under Review

RAGAL: A Frugal, Fully Local Retrieval-Augmented Assistant for Technical Support at a Government Agency

RAGAL：政府机构技术支持的节俭型全本地检索增强助手

Dan Musetoiu

机构 * IT Department, Agency for Financing Rural Investments (AFIR)（金融农村投资机构信息部） 纠错

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

AI总结 针对公共机构数据不能流出的限制，开发RAGAL检索增强助手。在特定语料库上验证，检索工程和微调效果好，记录单域微调问题及解决方法，还有两个发现和全嵌入器微调方法，最后介绍零流出下的替代评判方案并开源脚本。

Comments 16 pages, 6 figures

Is Progressive Disclosure All You Need for Long-Context Agents?

长上下文智能体仅靠渐进式披露就够了吗？

Yifeng He, Yinzhe Zhao, Jicheng Wang, Hao Chen

机构 * University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 研究长文档问答中智能体获取文档路径自行决定读取内容的模式，通过对照研究，在InfiniteBench上对比原始文档导航、Agent Skills包设计与经典混合检索器，发现不同情况下各方法表现不同，渐进式披露在语料库大时作用关键。

DialogueVPR: Towards Conversational Visual Place Recognition

DialogueVPR：迈向对话式视觉场所识别

Yukun Song, Changwei Wang, Xingtian Pei, Shibiao Xu, Wenhao Xu, Shunpeng Chen, Yu Zhang, Ke Zhang, Rongtao Xu, Xuxiang Feng, Pengyang Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； Shandong Computer Science Center, Qilu University of Technology（山东省计算中心（国家超级计算济南中心），齐鲁工业大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； Spatialtemporal AI（时空人工智能公司） ； University of Macau（澳门大学） ； Aerospace Information Research Institute（航天信息研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对语言引导地理定位中现有方法不足，提出DlgPR，将场所识别转为对话驱动推理过程。构建DlgQuest-Cities基准及统一推理框架，用课程训练DQ-pilot，通过特定指标指导学习并实验，该方法显著优于基线。

Comments Accepted to CVPR 2026

PORTS: Preference-Optimized Retrievers for Tool Selection with Large Language Models

PORTS：用于大语言模型工具选择的偏好优化检索器

Lorenzo Molfetta, Giacomo Frisoni, Nicolò Monaldini, Gianluca Moro

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Bologna（计算机科学与工程系，博洛尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型工具选择中现有检索器与LLMs不一致问题，提出PORTS方法，利用受困惑度启发的偏好信号，通过优化相关性及施加对比语义损失微调检索器，经多实验验证其通用性及提高工具选择准确性的能力，且计算需求低便于推广。

Comments Please cite the definitive, peer-reviewed version of this article published in the Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, edited by Christos Christodoulopoulos et al., Association for Computational Linguistics, pp. 10007-10030, 2025. DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.emnlp-main.507

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Association for Computational Linguistics, pp. 10007-10030, 2025

Submitted and Diagnostic Analysis of Full-Text Temporal Retrieval for LongEval-Sci

LongEval-Sci的全文时间检索的提交与诊断分析

Yingdong Yang, Haijian Wu

机构 * CLEF 2026 纠错

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

AI总结 研究LongEval-Sci科学检索，比较多种方法与基线。全文检索是基础，时间整合可提升官方纵向有效性，引用证据待优化。还报告基于摄取速度和陈旧覆盖漂移的定性每周IR系统更新监测分析。

Why Advanced Encoders Lag on Sparse Retrieval? The Answer and an Approach to Bridging Vocabulary Gaps

为什么高级编码器在稀疏检索上落后？答案及弥合词汇鸿沟的方法

Zhichao Geng, Yang Yang

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

AI总结 发现高级编码器在稀疏检索中落后于旧模型的原因是词汇鸿沟：现代分词器使用原始、区分大小写的词汇表导致语义单元冗余。提出词汇迁移框架，通过语义初始化和激活势校准解决该问题，在BEIR上取得SOTA性能。

Comments Accepted at SIGIR 2026

Matching Tasks to Objectives: Fine-Tuning and Prompt-Tuning Strategies for Encoder-Decoder Pre-trained Language Models

匹配任务与目标：编码器-解码器预训练语言模型的微调和提示调优策略

Ahmad Pouramini, Hesham Faili

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

AI总结 提出MTO框架，通过匹配任务与预训练目标，在少样本和全数据集场景下显著提升编码器-解码器模型的生成与问答性能，性能增益超120%。

Journal ref Appl Intell 54(20):9783-9810, 2024

When Retrieval Metrics Mislead: Measuring Policy Signal in Long-Horizon Tool-Use Agents

当检索指标误导：衡量长周期工具使用智能体中的策略信号

Tianyu Ding, Juan Pablo De la Cruz Weinstein

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.CL、cs.AI

AI总结 研究发现精确匹配的检索召回率会低估下游策略效用，通过分类器实验表明检索到的策略子句与黄金子句在宏F1上无显著差异。

HAKARI-Bench: A Lightweight Benchmark for Comparing Retrieval Architectures and Efficiency Settings under Unified Conditions

HAKARI-Bench：统一条件下比较检索架构和效率设置的轻量级基准

Yuichi Tateno

机构 * MIT License（MIT许可证） 纠错

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

AI总结 提出HAKARI-Bench轻量级基准，通过重构现有检索套件为统一格式的小型数据集，实现五种检索家族及其效率变体的同条件比较，在排名上高保真复现MTEB等大型基准。

Comments 48 pages. Code and leaderboard: https://huggingface.co/spaces/hakari-bench/leaderboard https://github.com/hakari-bench/hakari-bench

SHIFT: Semantic Harmonization via Index-side Feature Transformation for Multilingual Information Retrieval

SHIFT: 通过索引侧特征变换实现多语言信息检索的语义对齐

Youngjoon Jang, Seongtae Hong, Hyeonseok Moon, Heuiseok Lim

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Korea University（韩国大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 提出SHIFT方法，在索引阶段通过平行翻译对估计相对语言向量并修正文档嵌入，以缓解多语言密集检索中的语言偏差，无需训练即可提升检索性能。

Morpheus: A Morphology-Aware Neural Tokenizer and Word Embedder for Turkish

Morpheus: 一种面向土耳其语的形态感知神经分词器和词嵌入器

Tolga Şakar

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 针对土耳其语粘着特性，提出Morpheus神经词素边界模型，实现无损可逆分词与结构化词嵌入，在可逆分词器中达到最低比特每字符（1.425），词素对齐F1提升至0.61，GPU内存节省约19%。

Temporal Preference Optimization for Unsupervised Retrieval

面向无监督检索的时间偏好优化

HyunJin Kim, Jaejun Shim, Young Jin Kim, JinYeong Bak

机构 * Microsoft, Redmond, USA（微软公司，美国红mond） ； Sungkyunkwan University, Suwon, South Korea（成均馆大学，韩国首尔） 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TPOUR方法，通过时间检索偏好优化（TRPO）和可学习时间嵌入插值，使无监督稠密检索器能捕捉时间相关性，在时间信息检索任务上超越有监督和无监督基线。

Comments Accepted to ICML 2026

CHILLGuard: Towards Fine-Grained Chinese LLM Safety Guardrail with Scalable Data Construction and Model-aware Preference Alignment

CHILLGuard：面向细粒度中文大语言模型安全护栏的可扩展数据构建与模型感知偏好对齐

Wenbo Yu, Bohua Wang, Hao Fang, Kuofeng Gao, Jingru Zeng, Xiaochen Yang, Tianyi Zhang, Xiaoxiao Ma, Jiawei Kong, Hao Wu, Bin Chen, Shu-Tao Xia, Min Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen ShenNong Information Technology Co., Ltd.（深圳神农信息技术有限公司） 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 针对中文场景，提出细粒度风险分类体系（5大类31小类），通过可扩展数据构建管道生成高质量训练数据，并采用模型感知直接偏好优化训练CHILLGuard，在基准上F1分数提升15.92%。

Dr-DCI: Scaling Direct Corpus Interaction via Dynamic Workspace Expansion

Dr-DCI: 通过动态工作空间扩展实现直接语料交互的规模化

Yi Lu, Zhuofeng Li, Ping Nie, Haoxiang Zhang, Yuyu Zhang, Kai Zou, Wenhu Chen, Jimmy Lin, Dongfu Jiang, Yu Zhang

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Verdent AI ； Netmind AI 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DR-DCI框架，将检索作为智能体可调用的动作来动态扩展本地工作空间，结合检索器的召回能力与DCI的局部操作精度，实现大规模语料上的高效搜索与验证。

Comments 25 pages, 4 figures, 22 tables

ADORE: Iterative Query Expansion with Retrieval-Grounded Relevance Feedback

ADORE: 基于检索反馈的迭代查询扩展

Amin Bigdeli, Negar Arabzadeh, Radin Hamidi Rad, Sajad Ebrahimi, Charles L. A. Clarke, Ebrahim Bagheri

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； 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 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 提出ADORE框架，通过迭代生成伪段落、检索语料库并评估相关性，利用检索反馈指导查询扩展，显著提升检索性能。

ToolSense: A Diagnostic Framework for Auditing Parametric Tool Knowledge in LLMs

ToolSense: 审计LLM中参数化工具知识的诊断框架

Ashutosh Hathidara, Sai Shruthi Sistla, Sebastian Schreiber, Sahil Bansal

机构 * SAP Labs（SAP实验室） 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ToolSense诊断框架，自动生成三类基准测试，揭示参数化工具检索中知识-检索分离现象，发现模型在模糊查询下性能显著下降。

What Limits Does Quantization Place on Dense Top-$k$ Retrieval? A Theoretical Study

量化对密集Top-$k$检索的限制是什么？一项理论研究

Koki Okajima, Tsukasa Yoshida

机构 * NTT, Inc.（日本电报电话株式会社） 纠错

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

AI总结 理论证明在有限精度下，完美Top-$k$检索所需维度随语料库大小对数增长，量化精度存在阈值，影响实际系统设计。

Comments 9 pages, 2 figures

ConvMemory v2: A Recall-Preserving Top-10 Evidence Reranker for Conversational Memory Retrieval

ConvMemory v2: 一种保留召回率的前10证据重排序器用于对话记忆检索

Taiheng Pan

机构 * School of Computing and Information Systems, University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 提出ConvMemory v2，一种轻量级重排序器，在保留v1的Recall@10前提下，通过微调交叉编码器提升MRR和H@1，并分析其机制。

Comments 19 pages, 3 figures. Single-author technical report. Extends arXiv:2605.28062 (ConvMemory v1). Code and checkpoint: github.com/pth2002/ConvMemory

SkillResolve-Bench: Measuring and Resolving Same-Capability Ambiguity in Agent Skill Retrieval

SkillResolve-Bench：衡量和解决智能体技能检索中的同能力歧义

Jiandong Ding

机构 * Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 针对智能体技能库中同一能力族内不同技能的执行风险，提出SkillResolve-Bench基准和SkillResolve方法，通过候选族解析和代表性选择，在保持高召回率的同时将有害技能暴露率降至0。

Comments Preprint

S2Dialog: Multimodal Dialogue Retrieval with Semantic and Acoustic-Style Modeling

S2Dialog：结合语义与声学风格建模的多模态对话检索

Xueqi Wang, Zhigang Wang, Runqing Zhang, Zhenqi Jia, Junfeng Zhao

机构 * College of Computer Science, Inner Mongolia University（内蒙古大学计算机学院） ； University of Electronic Science and Technology of China, Shenzhen Campus（电子科技大学深圳校区） 纠错

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

AI总结 研究针对现有多模态对话检索方法无法捕捉对话全局语义与风格一致性的问题，提出S2Dialog框架，结合对话级文本与声学检索器及对比学习，在DailyTalk数据集上实现出色检索性能。

Test-Time Optimization of Query Embeddings with Ranking Aware Reward Maximization

基于排名感知奖励最大化的查询嵌入测试时优化

Tianyu Chen, Jiaxing Wu

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

AI总结 本研究提出TTT-Embed框架，将排名奖励提炼为轻量学习向量，无需访问模型权重即可优化，在多嵌入模型和MTEB任务上显著提升测试时检索效果，且具备良好泛化性，解决了灾难性遗忘问题。

Constructing Dynamic Master Logic Models as Knowledge Graphs for Complex System Diagnostics Using Retrieval-Augmented Large Language Models

构建动态主逻辑模型作为知识图谱，用于使用检索增强大语言模型的复杂系统诊断

Saman Marandi, Yu-Shu Hu, Mohammad Modarres

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

AI总结 本研究提出基于检索增强大语言模型的KG-DML框架，实现了复杂系统动态主逻辑模型的自动化构建，经低压冷却剂注入系统验证，可转化技术文档为可执行功能模型用于诊断分析。

Comments 36 Pages, 8 Figures

VAKRA: Evaluating Multi-Hop Reasoning Across APIs and Retrieval Under Tool-Use Policies

VAKRA：评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理能力

Ankita Rajaram Naik, Anupama Murthi, Benjamin Elder, Siyu Huo, Raavi Gupta, Abhinav Jain, Praveen Venkateswaran, Abdulhamid Adebayo, Danish Contractor

机构 * IBM（国际商业机器公司（IBM）） 纠错

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

AI总结 本研究推出VAKRA基准评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理，发现现有最优模型在相关任务上性能随推理深度显著下降，失败集中于语言介导推理环节。

LoongReflect: Boosting Long-Horizon Reflection in Search Agents via Global Perspective Distillation

LoongReflect：通过全局视角蒸馏提升搜索智能体的长程反思能力

Zhixin Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Weixuan Xu, Guohong Qiu, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

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

AI总结 LoongReflect是将反思表述为记忆控制策略的训练框架，通过双信号通道结合全局视角蒸馏与结果导向GRPO优化，在多跳检索增强生成和数学推理任务上提升了搜索智能体的长程反思能力。

Comments 15 pages, 8 figures

InSight-doc: Agentic Visual Perception for Long-Document Understanding

InSight-doc：面向长文档理解的智能体视觉感知框架

Kaican Li, Weiyan Xie, Lewei Yao, Jiannan Wu, Lanqing Hong, Yongxiang Huang, Nevin L. Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 本研究提出智能体视觉感知框架InSight-doc，通过自适应选择放大高分辨率区域处理长文档，经SFT+RL训练后在文档VQA任务中显著提升准确率、降低幻觉与推理延迟，相关资源已公开。

VeriForge: Mitigating Latent Knowledge Gaps in Narrative Drafting via Mixed-Initiative Scaffolding

VeriForge：通过混合式主动脚手架缓解叙事创作中的潜在知识缺口

Ruqi Sun, Jiaping Li, Wenhui Tao, Ximing Zheng, Yuefeng Tan, Jiahao Wei, Yuxin Ma

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

AI总结 VeriForge是混合式主动写作系统，通过主动内联高亮、双流查询、空间知识画布三种机制，帮助作者识别叙事创作中的潜在知识缺口，提升领域知识整合能力，获用户与专家认可。

Comments 14 pages, 5 figures, Accepted by UIST'26

From Relevance to Execution Utility: Reward-Aware Dynamic Execution Gating for Skill-Based LLM Agents

从相关性到执行效用：面向基于技能的大语言模型智能体的奖励感知动态执行门控

Liang He, Jingbo Wen, Hongyu Gu, Hao Li, Haoyu Wang, Yixiong Chen, Kangning Cui, Xilu Wang

机构 * Tongji University（同济大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nankai University（南开大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 针对基于技能的LLM智能体执行决策难题，提出RADEG轻量型决策层，通过学习代理模型预测执行效用，在288个rollout的评估中减少不必要执行并优于基线方法

PreGress: Ranking-Native Pre-training and Prompting for Graph Node Ranking

PreGress：面向图节点排序的原生排序预训练与提示学习框架

Lujie Ban, Jiasheng shi, Yingli Zhou, Kaiwen Xue, Daiyin Wang, Xubin Li, Shuanghua Li, Chenhao Ma

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

AI总结 PreGress是首个原生排序预训练与提示学习框架，通过多任务预训练与轻量提示模块，在低开销下实现了多节点排序任务的优异性能。

Difficulty-Gated Fusion of Reasoning Views for Temporal Retrieval

面向时序检索的推理视图难度门控融合

Jamie Holdcroft, Abdelrahman Abdallah, Adam Jatowt

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

AI总结 该研究针对时序检索中多改写视图融合的精度问题，提出查询难度门控的推理视图融合方法，在Tempo基准上提升了6种检索器的性能，且增益显著。

Comments Accepted at CIKM 2026