RAG / 检索增强生成

Cooperative Retrieval-Augmented Generation for Question Answering: Mutual Information Exchange and Ranking by Contrasting Layers

协作检索增强生成用于问答：通过对比层进行互信息交换和排序

Youmin Ko, Sungjong Seo, Hyunjoon Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（人工智能学院，翰阳大学） ； Department of Data Science, Hanyang University（数据科学学院，翰阳大学） 纠错

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

AI总结 CoopRAG通过协作检索与生成机制，提升问答任务中检索与生成的准确性。

Comments Accepted to NeurIPS 2025

From Signal to Turn: Interactional Friction in Modular Speech-to-Speech Pipelines

从信号到转译：模块化语音到语音管道中的交互摩擦

Tittaya Mairittha, Tanakon Sawanglok, Panuwit Raden, Jirapast Buntub, Thanapat Warunee, Napat Asawachaisuvikrom, Thanaphum Saiwongin

机构 * Chulalongkorn University（朱拉隆功大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了模块化语音到语音管道中的交互摩擦问题，揭示了时间错位、表达扁平化和修复刚性三种对话破裂模式，指出其源于模块化设计对控制的优先考虑，而非缺陷，强调了基础设施设计在构建自然语音AI中的重要性。

Comments 6 pages, 1 figure

Accelerating Mobile Language Model via Speculative Decoding and NPU-Coordinated Execution

通过推测解码和NPU协同执行加速移动语言模型

Zhiyang Chen, Daliang Xu, Haiyang Shen, Chiheng Lou, Mengwei Xu, Shangguang Wang, Xin Jin, Yun Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文提出sd.npu框架，通过推测解码和NPU协同执行，提升移动设备RAG任务的效率与能耗表现。

Entropy-Reservoir Bregman Projection: An Information-Geometric Unification of Model Collapse

熵-蓄水池Bregman投影：信息几何统一模型崩溃

Jingwei Chen

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 ERBP通过信息几何框架统一模型崩溃现象，提供熵流监控和预算的设计规则。