RAG / 检索增强生成

VLD-RAG: Agentic Vision-Language Retrieval-Augmented Generation for Long, Visually-Rich Multi-Page Documents

VLD-RAG：用于长的、视觉丰富的多页文档的智能视觉语言检索增强生成

Seonok Kim

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(title,abstract)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对视觉丰富的长文档问答的多模态检索增强生成，提出VLD-RAG框架，构建多模态索引并采用混合检索策略，经智能体工作流程协调，在相关基准上提升了证据页面检索及问答表现，凸显协调验证与混合检索的重要性。

RAG-Audio: Retrieval-Augmented Generation for Faithful Brain-to-Audio Reconstruction

RAG-Audio：用于忠实脑电信号到音频重建的检索增强生成

Ambuj Mehrish, Sebastiano Vascon

机构 * CVML Lab（CVML实验室） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(title)；分类 cs.AI

AI总结 RAG-Audio通过检索真实音频样本初始化生成器采样轨迹，缓解脑电到音频生成的先验主导问题，在Brain2Music数据集上提升了刺激识别准确率并大幅降低Fréchet音频距离。

QV-PIC: Query-Aware Visual Position-Independent Caching for Efficient RAG Serving

QV-PIC：面向高效RAG服务的查询感知视觉位置无关缓存

Yilin Liu, Rui Meng, Wangze Ni, Jianxin Yan, Heng Cao, Libin Zheng, Peng Cheng, Jinfei Liu

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 QV-PIC是一种查询感知双分辨率PIC复用框架，通过离线编译视觉缓存、在线分分辨率处理，解决渲染图像PIC质量下降问题，在6项RAG任务中显著提升F1并降低TTFT。

DualG-MRAG: Decoupling Macro-Reasoning and Micro-Matching for Multimodal Retrieval-Augmented Generation

DualG-MRAG：面向多模态检索增强生成的宏观推理与微观匹配解耦框架

Jiacheng Tao, Qingyun Sun, Haonan Yuan, Ziwei Zhang, Jianxin Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； SKLCCSE 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(title,abstract)；retriever(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态RAG在复杂多跳推理中存在的问题，本文提出DualG-MRAG框架，通过解耦宏观推理与微观匹配抑制检索噪声，经实验验证其在证据召回和问答准确率上优于基线。

Comments Accepted to the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026). 12 pages

MIRROR: Novelty-Constrained Memory-Guided MCTS Red-Teaming for Agentic RAG

MIRROR: 基于新颖性约束的记忆引导MCTS红队测试用于智能体RAG

Inderjeet Singh, Andrés Murillo, Motoyoshi Sekiya, Yuki Unno, Junichi Suga

机构 * Fujitsu Research of Europe, United Kingdom（欧洲富士通研究机构，英国） ； Fujitsu Limited, Japan（日本富士通有限公司） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MIRROR框架，通过记忆引导蒙特卡洛树搜索和显式新颖性约束，在多模态智能体RAG系统的四个攻击面上实现高攻击成功率，并降低跨表面方差。

Comments 6 pages, 2 figures. Accepted at the 2026 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026), IEEE WCCI 2026; presented as an oral talk. Code and ART-SafeBench benchmark: https://github.com/FujitsuResearch/mirror

MAGE-RAG: Multigranular Adaptive Graph Evidence for Agentic Multimodal RAG in Long-Document QA

MAGE-RAG：面向长文档问答的多粒度自适应图证据多模态RAG

Yilong Zuo, Xunkai Li, Jing Yuan, Qiangqiang Dai, Hongchao Qin, Ronghua Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MAGE-RAG框架，通过离线构建包含页面和元素节点的证据图，在线自适应构建证据子图，平衡证据覆盖与噪声控制，在长文档多模态问答中取得最优性能。

When Do Multimodal and Graph-Augmented RAG Help? A Controlled Evaluation for Document Question Answering

多模态和图增强的检索增强生成（RAG）何时有用？文档问答的对照评估

Sokipriala Jonah

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 研究文档问答中多模态和图增强RAG的作用，提出用多模态图-RAG架构，通过独立检索并融合文本、图和视觉证据源来评估效果。经实验发现其价值取决于多种因素，如检索设计等，还揭示了一些相关问题，如图像检索及生成器效率对结果的影响。

Comments 8 pages, 3 figures

Code-Level Cost Function Generation for Spatial Image Steganography Using RAG-Enhanced Large Language Models

使用RAG增强大语言模型进行空间图像隐写术的代码级成本函数生成

Yige Wang, Shiqi Yi, Hanzhou Wu

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 该研究针对空间图像隐写术成本函数设计难题，提出利用RAG增强大语言模型的进化系统，含SE-RAG模块及反馈机制。实验表明，此框架安全性更高，还提升了代码执行率并降低搜索成本，凸显结合大语言模型与领域知识的优势。

TAP-RAG: Task-Aware Policy Control for Long-Document Multimodal Question Answering

TAP-RAG：用于长文档多模态问答的任务感知策略控制

Zhong Ji, Keqi Jin, Yan Zhang, Jiasheng Li

机构 * School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） ； The International Joint Institute of Tianjin University（天津大学国际联合学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)

AI总结 研究长文档多模态问答，提出TAP-RAG框架，含任务感知策略控制器及两个执行器，能预测任务先验、估计证据信号并生成策略，在多模态文档图上扩展证据，在相关数据集上取得最佳总体准确率。

Comments 18 pages, 6 figures, 9 tables

Modality Relevance is not Modality Utility: Post-hoc Selective Modality Escalation for Cost-Aware Multimodal RAG

模态相关性并非模态效用：用于成本感知多模态RAG的事后选择性模态升级

Xue Li, Yiming Gai

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新研究院，北京航空航天大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 研究多模态检索增强生成中模态选择决策点问题，提出事后选择性模态升级方法，先低成本从文本和表格回答，再按需支付VLM证据费用，校准路由器决定是否升级，在MultiModalQA上减少视觉调用并缩小与神谕升级率差距，扩展了路由信号层次结构。

Towards Developing a Multimodal Chat Assistant for University Stakeholders: RAG-based Approach

面向大学利益相关者的多模态聊天助手开发：基于RAG的方法

Md Abu Hanif Shaikh, Abdullah Al Shafi

机构 * Institute of Information and Communication Technology, Khulna University of Engineering & Technology（信息与通信技术研究所，库尔纳工程技术大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对大学利益相关者获取信息困难的问题，提出基于检索增强生成的多模态聊天系统，结合大语言模型与语义检索，支持文本和图像查询，将幻觉率从31.7%降至6.6%。

Comments Accepted at 2025 28th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT)

Journal ref 2025 28th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT)

Decoupling Semantics and Logic: A Training-Free Coarse-to-Fine Pipeline for Video Retrieval-Augmented Generation

解耦语义与逻辑：一种无需训练的从粗到精的视频检索增强生成流水线

Jiaxin Dai, Zehang Wei, Jiamin Yan, Xiang Xiang

机构 * School of Computer Science & Tech, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of AI and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(title)；dense retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出一种无需训练的两阶段级联视频RAG流水线，通过解耦语义检索与逻辑推理，实现跨语言长视频理解、严格角色遵循和零幻觉时间定位。

Comments To be presented at ACL 2026 MAGMAR Workshop (Oral; Retrieval leaderboard No.1)

Trust Before Fusion: QIMG-7 and Source-Aware Resolution for Polluted Multimodal RAG

融合前的信任：用于受污染多模态RAG的QIMG-7和源感知分辨率

Saadeldine Eletter, Owais Aijaz, Preslav Nakov

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多模态检索增强生成中受污染内容问题，提出QIMG-7基准。针对朴素多模态融合脆弱问题，提出源感知信任分辨率（SATR），Field-Selector变体效果最佳，结果支持选择性信任，显式文本可靠性建模是收益主要驱动因素。

Comments 23 pages, 6 figures, 23 tables. Preprint under review

PhysRAG: Enhancing Physics-Awareness in Video Generation via Retrieval-Augmented Generation

PhysRAG: 通过检索增强生成提升视频生成中的物理感知

Kexu Cheng, Zicheng Liu, Mingju Gao, Chunhe Song, Hao Tang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(title,abstract)

AI总结 提出PhysRAG管道，利用检索增强生成（RAG）和可学习查询注入物理知识，在7K高质量视频上训练，在PhyGenBench和VBench上达到最优视觉质量和物理规则遵从性。

Comments Accepted to ECCV 2026

Look Before You Zoom: Adaptive Routing for the Resolution-Context Trade-off in Visual RAG

先看再缩放：视觉RAG中分辨率-上下文权衡的自适应路由

Oanh N. Tran, Thanh Quoc Hung Le, Oscar Chew, Kuan-Hao Huang, Khoa D. Doan

机构 * VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity（VinUni-Illinois智慧健康中心，VinUniversity） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出ViRGo框架，通过自适应路由选择全局感知、基于补丁或注意力的检索，以平衡小目标细节和大目标上下文，提升视觉RAG的精度与效率。

FinAbstain: Uncertainty-Calibrated Multimodal RAG for Selective Financial Forecasting

FinAbstain：用于选择性金融预测的不确定性校准多模态检索增强生成模型

Dorothy Torres, Wei Cheng, Henan Huang

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型在金融预测中证据不足时高置信度的问题，提出FinAbstain框架，通过多模态检索增强生成及选择性预测，经多种不确定性评估方法和指标评估，贡献了时间安全架构、复合不确定性公式和可重复评估蓝图。

Hierarchical Evidence-Driven Reasoning for Long Document Understanding

用于长文档理解的分层证据驱动推理

Junyu Xiong, Yonghui Wang, Rongjian Gu, Chenyu Liu, Bing Yin, Wengang Zhou, Houqiang Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK Research（科大讯飞研究院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有多模态RAG管道面临的问题，提出分层证据驱动的多模态RAG框架HIEVI-RAG，通过四阶段管道，包括分层问题分解、粗视觉页面检索、细粒度页面验证和内存引导迭代生成，提升长文档理解，效果显著优于现有基线。

Integrated Multimodal AI System for Retrieval-Augmented Reasoning, Object Sensing, and Damage Analysis

用于检索增强推理、物体感知与损伤分析的集成多模态AI系统

Kalelo Dukuray, Israel Pina, Evan Perez, Erika Ardiles-Cruz, Jie Wei

机构 * City College of New York（纽约城市学院） ； Air Force Research Lab（空军研究实验室） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出整合RAG、热谱感知等技术的多模态AI系统，用于损伤评估，通过多模块对比实验验证了其在提升推理准确性、鲁棒性及跨场景检测方面的优势。

AquiLLM: An Architecture for Supporting Tacit Knowledge Capture in Research Groups

AquiLLM：支持研究群体中隐性知识捕获的架构

Jack Stark, Srinath Saikrishnan, Vikram Seenivasan, Bernie Boscoe, Andrew Lizarraga, Tuan Do

机构 * Southern Oregon University（南俄勒冈大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AquiLLM是一款采用开放权重模型的开源模块化RAG-LLM框架，经领域专家反馈优化了架构与功能，可支持研究群体捕获隐性知识，助力AI贴合科研实践。

Comments Accepted for publication in the NGEN-AI 2026 proceedings

Intelligent Multimodal Retrieval and Reasoning for Geospatial Knowledge Discovery on the I-GUIDE Platform

面向I-GUIDE平台地理空间知识发现的智能多模态检索与推理

Yunfan Kang, Erick Li, Furqan Baig, Wei Hu, Alexander Michels, Anand Padmanabhan, Shaowen Wang

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出I-GUIDE Smart Search系统，结合多模态索引与知识图谱的迭代RAG管道，实现地理空间异构数据的语义检索、图谱溯源和对话合成，在单A100部署下支持约100并发用户，提升检索覆盖与答案质量。

Local Brushstroke Quality Assessment via Vision-Language Feedback

通过视觉-语言反馈进行局部笔触质量评估

Mio Mitamura, Hirokatsu Kataoka

机构 * Tokyo Institute of Science High School（东京理科大学附属高中） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国立先进工业科学技术研究所） ； Visual Geometry Group, University of Oxford（牛津大学视觉几何组） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 研究多模态语言模型能否评估书法局部笔触质量并生成反馈，构建评估框架让三个模型评估图像对并与专家打分比较，还研究了RAG变体，结果显示模型有一定绝对分数准确性，但与专家排名相关性不强，RAG有正负两方面表现。

Comments 6 pages, 8 figures. Accepted to the SAUAFG Workshop at CVPR 2026

Dialogue to Detection: A Multimodal Hybrid NLP Pipeline for Insurance Fraud Detection

对话到检测：用于保险欺诈检测的多模态混合 NLP 流水线

Muhammad Shakeel Akram, Amal Htait, Abdul Hamid Sadka, Emma Meisingseth, Karishma Jaitly

机构 * Aston University（阿斯顿大学） ； Domestic & General 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出一种合成多模态框架，结合ASR、NER、LLM-RAG和说话人嵌入，通过规则风险评分检测保险欺诈中的叙述复用、结构不一致和跨案件语音重复。

Comments 10 pages, 8 figures, 2 tables

A/B Agent: A Self-Evolving Agent for Strategy Iteration in Industrial A/B Testing

A/B Agent：面向工业A/B测试中策略迭代的自进化智能体

Zhuohang Jiang, Yuxin Chen, Yongsen Pan, Zheng Hu, Wenqi Fan, Qing Li, Hongyang Wang, Jun Wang, Wenwu Ou

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出A/B Agent智能体，通过层级经验树与Tree-RAG技术优化工业A/B测试的策略迭代，在短视频电商场景实现GMV提升4.829%且护栏指标正向增益。

DeCoRAG: Cognitive Decoupling and Semantic-Aware Cropping for Complex Document Understanding

DeCoRAG：用于复杂文档理解的认知解耦和语义感知裁剪

Shuo Wang, Kai Zhang, Wenyuan Huang, Yizheng Yu, Xia Liao, Junming Su, Qing Wang, Fang Xi

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 研究针对复杂文档理解中多模态检索增强生成的难题，提出DeCoRAG方法，通过认知解耦、建立语义锚及区域感知裁剪机制，提升语义通过率，减少提示令牌，在复杂文档基准测试中取得良好效果。

Comments 11 pages, 4 figures, 8 tables

RadiomicNet: A Hybrid Radiomics-Guided Lightweight Architecture for Interpretable Medical Image Segmentation

RadiomicNet: 一种混合放射组学引导的轻量级可解释医学图像分割架构

Mohammad Amanour Rahman

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Ahsanullah University of Science and Technology (AUST)（阿萨努拉科学与技术大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RadiomicNet，通过放射组学注意力门（RAG）将手工放射组学特征集成到轻量级编码器-解码器中，实现可解释分割，在BUSI和Kvasir-SEG数据集上分别达到0.763和0.854的Dice系数，参数仅3.27M。

Comments Accepted at the IEEE ICIP 2026 LBDL 2 Workshop

Recommendation as Generation: Unifying Personalized Video Generation and Recommendation at Industrial Scale

推荐即生成：在工业规模上统一个性化视频生成与推荐

Yanhua Cheng, Bo Wang, Haotian Zhang, Xinyuan Gao, Zhihui Yin, Ben Xue, Yongzhi Li, Jieting Xue, Ye Ma, Minquan Wang, Jiahui Li, Tianyu Xu, Zhiqiang Liu, Xiao Lin, Shiyang Wen, Changcheng Li, Liu Liu, Quan Chen, Peng Jiang, Kun Gai

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出推荐即生成（RaG）范式，通过共享语义ID统一生成式推荐与视频生成，实现个性化视频按需生成，并在工业平台部署，广告收入提升1.87%。

Comments Project page: https://recommendation-as-generation.github.io/

Constrained Dominant Sets for Multimodal Document Question Answering

约束主导集用于多模态文档问答

Ambuj Mehrish, Sebastiano Vascon

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出基于查询增强亲和图的约束主导集检索方法，通过谱边界自动平衡相关性与冗余性，利用复制动态实现全局均衡，无需训练，在多模态文档问答中取得新最优结果。

DispatchRAG: Grounding Emergency Dispatch Decisions in Real-World Protocols from Traffic Accident Video

DispatchRAG：基于交通事故视频中的现实世界协议进行应急调度决策

Muhammad Sulthan Adhipradhana, Ehsan Javanmardi, Naren Bao, Manabu Tsukada

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(summary_cn,abstract)

AI总结 研究旨在通过DispatchRAG框架，利用基于RAG的检索机制和大型语言模型驱动的推理器，根据日本现实交通事故响应协议进行事故评估和调度，引入事故调度数据集验证框架，为自动驾驶车辆事故报告提供支持。

Reason Before You Retrieve: Agentic Planning for Multi-modal RAG

检索前先思考：多模态检索增强生成的智能体规划

Tianyu Yang, Shir Simon, Zhenzhen Li, Minhao Cheng, Xiangliang Zhang

机构 * Bosch AI Research Center（博世人工智能研究中心） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(title)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多模态检索增强生成问题，提出MM-R2框架，通过建模检索内容和位置在检索前推理，构建意图基础检索状态，在结构化知识图谱检索，还构建相关数据集并采用两阶段后训练策略，实验证明其在答案准确性等方面表现出色。

When Simpler Is Better: Evaluating Translation Pipelines for Medieval Latin Manuscripts

何时越简单越好：评估中世纪拉丁文手稿的翻译管道

Nguyen Kim Hai Bui, Md. Easin Arafat, Tamás Gábor Orosz, Mufti Mahmud

机构 * Eötvös Loránd University（厄特沃什·罗兰大学） ； King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德国王石油与矿产大学） 纠错

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

AI总结 针对历史手稿翻译难题，提出评估中世纪拉丁文手稿图像到翻译流程的框架。通过CATMuS数据集对比发现领域特定OCR模型优势，引入新数据集IPC，实验揭示简单管道表现更佳，为低资源历史场景翻译系统部署提供基准与指导。

Comments 17 pages, preprint