RAG / 检索增强生成

Medusa: Cross-Modal Transferable Adversarial Attacks on Multimodal Medical Retrieval-Augmented Generation

Medusa: 跨模态可转移的对抗攻击用于多模态医疗检索增强生成

Yingjia Shang, Yi Liu, Huimin Wang, Furong Li, Wenfang Sun, Wu Chengyu, Yefeng Zheng

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Heilongjiang University（黑龙江大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 Medusa提出了一种针对多模态医疗检索增强生成系统的跨模态可转移对抗攻击方法，通过优化扰动和双循环策略实现高攻击成功率并抵御主流防御措施。

Comments Accepted at KDD 2026 First Cycle (full version). Authors marked with * contributed equally. Yi Liu is the lead author

Comparison of Text-Based and Image-Based Retrieval in Multimodal Retrieval Augmented Generation Large Language Model Systems

多模态检索增强生成大语言模型系统中基于文本和基于图像的检索比较

Elias Lumer, Alex Cardenas, Matt Melich, Myles Mason, Sara Dieter, Vamse Kumar Subbiah, Pradeep Honaganahalli Basavaraju, Roberto Hernandez

机构 * PricewaterhouseCoopers U.S.（普华永道美国公司） 纠错

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

AI总结 本文比较了多模态RAG系统中基于文本和基于图像的检索方法，发现直接多模态嵌入检索在性能和准确性上优于基于LLM总结的方法。

Video-RAG: Visually-aligned Retrieval-Augmented Long Video Comprehension

Video-RAG: 基于视觉对齐的检索增强长视频理解

Yongdong Luo, Xiawu Zheng, Guilin Li, Shukang Yin, Haojia Lin, Chaoyou Fu, Jinfa Huang, Jiayi Ji, Fei Chao, Jiebo Luo, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（中国教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

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

AI总结 Video-RAG通过视觉对齐的辅助文本提升长视频理解性能，无需训练且兼容性强，显著优于专有模型。

Comments Accepted at NeurIPS 2025. Camera-ready version

AdaVideoRAG: Omni-Contextual Adaptive Retrieval-Augmented Efficient Long Video Understanding

AdaVideoRAG：多情境自适应检索增强高效长视频理解

Zhucun Xue, Jiangning Zhang, Xurong Xie, Yuxuan Cai, Yong Liu, Xiangtai Li, Dacheng Tao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Youtu Lab, Tencent（腾讯优图实验室） ； Huazhong University of Science and Technolog（华中科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 AdaVideoRAG通过自适应检索增强框架提升长视频理解效率与准确性，支持多层级知识检索与深度语义分析。

Comments NeurIPS 2025