Cluster-based Adaptive Retrieval: Dynamic Context Selection for RAG Applications
机构 * University of Southern California(美国南加州大学)
专题命中 检索器与排序 :RAG(title,abstract);retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI 大模型
检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。
机构 * University of Southern California(美国南加州大学)
专题命中 检索器与排序 :RAG(title,abstract);retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
CroPS:通过跨视角正样本提升密集检索(短视频搜索)
机构 * Kuaishou Technology(快手科技)
专题命中 检索器与排序 :dense retrieval(title,abstract);分类 cs.IR、cs.CL
AI总结 CroPS通过引入多视角正样本提升短视频检索性能,减少查询重述率,已在快手搜索部署。
Comments AAAI-2026, Oral
机构 * Information Technologies Institute, Center for Research and Technology Hellas(信息技术研究所,希腊研究中心与技术中心) ; Samsung Electronics R&D Institute UK (SRUK)(三星电子英国研发研究所(SRUK))
专题命中 检索器与排序 :retrieval augmented generation(title,abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted at EMNLP 2025
机构 * Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign(塞比尔计算与数据科学学院,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)
专题命中 检索器与排序 :retrieval augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted to EMNLP 2025 (Main Conference). Camera-ready version. Code and data: https://github.com/ReLink-Inc/PropRAG
Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 6224-6239 November 4-9, 2025
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.AI
机构 * School of Computing and Information, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA(计算机与信息学院,匹兹堡大学,美国匹兹堡) ; Centre for Artificial Intelligence Research, University of Agder, Grimstad, Norway(人工智能研究中心,阿格德大学,挪威格里斯塔德)
专题命中 检索器与排序 :RAG(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 19 pages, 4 figures, in review
专题命中 检索器与排序 :retrieval augmented generation(abstract)
专题命中 知识库问答 :retrieval-augmented generation(title,abstract);RAG(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted by AAAI 2026
机构 * University of Milano-Bicocca(米兰-比科卡大学) ; Banca d'Italia(意大利银行) ; Institute for Applied Informatics (InfAI)(应用信息研究所) ; TIB Leibniz Information Centre for Science and Technology(科学与技术信息中心) ; ScaDS.AI Dresden/Leipzig(ScaDS.AI 德累斯顿/莱比锡分校) ; Technische Universität Dresden(德累斯顿技术大学) ; Data Science Institute(数据科学研究所) ; Leibniz University Hannover(汉诺威莱布尼茨大学) ; Amazon(亚马逊)
专题命中 知识库问答 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 19 pages, 6 figures, accepted at ISWC
Journal ref The Semantic Web - ISWC 2025. ISWC 2025. Lecture Notes in Computer Science, vol 16140. Springer, Cham
机构 * Data Science and Artificial Intelligence Université Côte d’Azur(数据科学与人工智能 巴黎-萨克雷大学)
专题命中 图谱与结构化RAG :RAG(title,abstract);retrieval-augmented generation(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
Comments 10 pages, 4 figures, 1 table
机构 * organization= Department One , addressline= Address One , city= City One , postcode= 00000 , state= State One , country= Country One ; organization= Department Two , addressline= Address Two , city= City Two , postcode= 22222 , state= State Two , country= Country Two ; organization= Zachry Department of Civil \& Environmental Engineering, Texas A\&M University , addressline= 3136 TAMU , city= College Station , postcode= 77843 , state= TX , country= USA ; organization= Department of Engineering Technology ; Industrial Distribution, Texas A\&M University , city= College Station , postcode= 77843 , state= TX , country= USA ; organization= Department of Civil ; Environmental Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign , city= Urbana , postcode= 61801 , state= IL , country= USA
专题命中 图谱与结构化RAG :RAG(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 17 pages, 5 figures
基于CLIP的层次语义树锚定的类增量学习
机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University(人工智能学院,南京大学) ; State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University(新型软件技术国家重点实验室,南京大学)
专题命中 图谱与结构化RAG :retriever(abstract)
AI总结 HASTEN通过层次语义树锚定方法,有效解决CLIP类增量学习中的灾难性遗忘问题,提升模型对层次化类别结构的保持能力。
HV-Attack:多模态检索增强生成的分层视觉攻击
机构 * The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) ; Sun Yat-Sen University(中山大学) ; Singapore Management University(新加坡管理学院)
专题命中 多模态RAG :retrieval augmented generation(title);retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);retriever(abstract)
AI总结 本文提出了一种分层视觉攻击方法,通过在图像输入中添加不可察觉扰动,破坏多模态检索增强生成系统的检索和生成性能。
专题命中 多模态RAG :retrieval augmented generation(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments The manuscript is currently ongoing the underreview process of the journal of information science