RAG / 检索增强生成

MuISQA: Multi-Intent Retrieval-Augmented Generation for Scientific Question Answering

MuISQA: 多意图检索增强生成用于科学问答

Zhiyuan Li, Haisheng Yu, Guangchuan Guo, Nan Zhou, Jiajun Zhang

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

AI总结 MuISQA提出一种多意图检索增强生成框架，通过意图感知检索和RRF融合提升科学问答任务的证据覆盖和检索准确性。

Comments 15 pages

QBR: A Question-Bank-Based Approach to Fine-Grained Legal Knowledge Retrieval for the General Public

QBR: 基于问题库的面向大众的细粒度法律知识检索方法

Mingruo Yuan, Ben Kao, Tien-Hsuan Wu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 QBR方法通过构建问题库提升大众对法律知识的细粒度检索能力，实现更准确、高效且可解释的检索结果。

Build AI Assistants using Large Language Models and Agents to Enhance the Engineering Education of Biomechanics

利用大型语言模型和智能体构建AI助教以增强生物力学工程教育

Hanzhi Yan, Qin Lu, Xianqiao Wang, Xiaoming Zhai, Tianming Liu, He Li

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

AI总结 本文提出利用RAG和MAS提升LLM在生物力学教育中的表现，通过双模块框架增强教学效果。

OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking

OmniThink: 通过思考扩展机器写作的知识边界

Zekun Xi, Wenbiao Yin, Jizhan Fang, Jialong Wu, Runnan Fang, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室，阿里巴巴集团） ； Zhejiang Key Laboratory of Big Data Intelligent Computing（浙江大数据智能计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 OmniThink通过模拟人类思考过程，提升机器写作的知识密度和原创性，解决传统方法在生成长文时的不足。

Comments EMNLP 2025

NutriScreener: Retrieval-Augmented Multi-Pose Graph Attention Network for Malnourishment Screening

NutriScreener: 一种结合检索增强的多姿态图注意力网络用于营养不良筛查

Misaal Khan, Mayank Vatsa, Kuldeep Singh, Richa Singh

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

AI总结 NutriScreener通过结合检索增强的多姿态图注意力网络，实现儿童营养不良的高效检测与体格测量预测，适用于低资源环境。

Comments Accepted in AAAI 2026 Special Track on AI for Social Impact

CoTKR: Chain-of-Thought Enhanced Knowledge Rewriting for Complex Knowledge Graph Question Answering

CoTKR: 基于链式推理的增强型知识重写用于复杂知识图谱问答

Yike Wu, Yi Huang, Nan Hu, Yuncheng Hua, Guilin Qi, Jiaoyan Chen, Jeff Z. Pan

机构 * Southeast University（东南大学） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University) Ministry of Education（新一代人工智能技术及其交叉应用国家重点实验室） ； China Mobile Research Institute（中国移动研究院） ； Monash University（墨尔本大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 CoTKR通过链式推理增强知识重写方法，提升复杂知识图谱问答性能。

CARE-RAG - Clinical Assessment and Reasoning in RAG

CARE-RAG - 临床评估与推理中的RAG

Deepthi Potluri, Aby Mammen Mathew, Jeffrey B DeWitt, Alexander L. Rasgon, Yide Hao, Junyuan Hong, Ying Ding

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Behavioral Science and Psychiatry（行为科学与精神病学） ； Department of Statistics（统计学系） ； University of Michigan（密歇根大学） ； School of Information（信息学院） 纠错

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

AI总结 CARE-RAG研究了检索增强生成在临床环境中的推理能力，提出评估框架以确保推理的准确性和一致性。

Comments The Second Workshop on GenAI for Health: Potential, Trust, and Policy Compliance

NeuroXVocal: Detection and Explanation of Alzheimer's Disease through Non-invasive Analysis of Picture-prompted Speech

NeuroXVocal：通过非侵入性分析提示语音检测和解释阿尔茨海默病

Nikolaos Ntampakis, Konstantinos Diamantaras, Ioanna Chouvarda, Magda Tsolaki, Vasileios Argyriou, Panagiotis Sarigianndis

机构 * International Hellenic University, Sindos, Greece MetaMind Innovations, Kozani, Greece Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece Greek Association of Alzheimer’s Disease \& Related Disorders, Thessaloniki, Greece Kingston University London, London, UK University of Western Macedonia, Kozani, Greece 纠错

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

AI总结 NeuroXVocal通过非侵入性语音分析实现阿尔茨海默病的检测与解释，结合高精度分类和文献支持的可解释性，提升临床诊断效果。

Journal ref Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2025. Lecture Notes in Computer Science, vol 15973. Springer, Cham (2025)

SurvAgent: Hierarchical CoT-Enhanced Case Banking and Dichotomy-Based Multi-Agent System for Multimodal Survival Prediction

SurvAgent: 基于层次化CoT增强的案例库与二元多智能体系统用于多模态生存预测

Guolin Huang, Wenting Chen, Jiaqi Yang, Xinheng Lyu, Xiaoling Luo, Sen Yang, Xiaohan Xing, Linlin Shen

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Nottingham Ningbo China（诺丁汉大学宁波分校） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SurvAgent通过层次化CoT增强的多智能体系统，整合多模态数据，提升生存预测的可解释性与准确性。

Comments 20 pages

CorrectHDL: Agentic HDL Design with LLMs Leveraging High-Level Synthesis as Reference

CorrectHDL: 基于LLM的代理HDL设计利用高层次综合作为参考

Kangwei Xu, Grace Li Zhang, Ulf Schlichtmann, Bing Li

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； Technical University of Ilmenau（伊尔梅恩艾大学） 纠错

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

AI总结 CorrectHDL利用LLM和HLS结合，通过参考设计纠正生成错误，提升HDL设计的面积和功率效率，接近人工设计水平。

Comments 7 pages, 15 figures, 2 tables

Securing AI Agents Against Prompt Injection Attacks

保护AI代理免受提示注入攻击

Badrinath Ramakrishnan, Akshaya Balaji

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

AI总结 本文提出了一种多层防御框架，通过评估RAG系统中的提示注入风险，将攻击成功率降低至8.7%，同时保持高任务性能。