RAG / 检索增强生成

KEPT: Knowledge-Enhanced Prediction of Trajectories from Consecutive Driving Frames with Vision-Language Models

KEPT: 基于视觉-语言模型的连续驾驶帧轨迹预测增强方法

Yujin Wang, Tianyi Wang, Quanfeng Liu, Wenxian Fan, Junfeng Jiao, Christian Claudel, Yunbing Yan, Bingzhao Gao, Jianqiang Wang, Hong Chen

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

AI总结 KEPT 通过知识增强的视觉-语言模型，利用时间频率-空间融合编码器和检索增强生成流水线，提升自动驾驶中轨迹预测的准确性和可靠性。

SAFE: Harnessing LLM for Scenario-Driven ADS Testing from Multimodal Crash Data

SAFE: 借助LLM从多模态碰撞数据中驱动场景的ADS测试

Siwei Luo, Yang Zhang, Yao Deng, Linfeng Liang, Xi Zheng

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

AI总结 SAFE通过多模态提取和LLM技术，提升从碰撞数据中重建真实场景和检测安全违规的能力，实现高准确率和高效生成。

Comments The paper has been accepted for publication in the proceedings of the IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering to be held 12-18 April 2026 (ICSE2026)

DesignPref: Capturing Personal Preferences in Visual Design Generation

DesignPref: 在视觉设计生成中捕捉个人偏好

Yi-Hao Peng, Jeffrey P. Bigham, Jason Wu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 DesignPref通过引入包含20名专业设计师多级评分的12,000对UI设计比较数据集，研究个性化视觉设计评估，展示个性化模型在预测个体偏好上的优越性。