RAG / 检索增强生成

RegionRAG: Region-level Retrieval-Augmented Generation for Visual Document Understanding

RegionRAG: 基于区域级别的检索增强生成用于视觉文档理解

Yinglu Li, Zhiying Lu, Zhihang Liu, Yiwei Sun, Chuanbin Liu, Hongtao Xie

机构 * Yinglu Li, Zhiying Lu, Zhihang Liu, Yiwei Sun, Chuanbin Liu, Hongtao Xie（作者） 纠错

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

AI总结 RegionRAG通过区域级别检索增强生成，提升视觉文档理解的效率和准确性，实现更高的检索和问答性能。

BiCA: Effective Biomedical Dense Retrieval with Citation-Aware Hard Negatives

BiCA: 基于引用感知的生物医学密集检索

Aarush Sinha, Pavan Kumar S, Roshan Balaji, Nirav Pravinbhai Bhatt

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

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

AI总结 BiCA通过利用引用链接生成引用感知硬负样本，提升生物医学领域密集检索性能，实现零样本检索和长尾主题的优越表现。

Comments Accepted for oral presentation at AAAI 2026

MaP-AVR: A Meta-Action Planner for Agents Leveraging Vision Language Models and Retrieval-Augmented Generation

MaP-AVR: 一种利用视觉语言模型和检索增强生成的元动作规划器

Zhenglong Guo, Yiming Zhao, Feng Jiang, Heng Jin, Zongbao Feng, Jianbin Zhou, Siyuan Xu

机构 * Li Auto 纠错

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

AI总结 MaP-AVR通过元动作规划和检索增强生成技术，提升机器人在复杂环境中的任务规划能力。

Comments 8 pages, 10 figures, This work was completed in December 2024

Auto-Prompting with Retrieval Guidance for Frame Detection in Logistics

基于检索引导的自动提示法用于物流帧检测

Do Minh Duc, Quan Xuan Truong, Nguyen Tat Dat, Nguyen Van Vinh

机构 * Faculty of Information Technology, VNU University of Engineering and Technology（信息技术学院，越南工程大学） 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 本文提出基于检索引导的自动提示法，通过优化提示提升物流文本帧检测的准确性和效率。

CIRR: Causal-Invariant Retrieval-Augmented Recommendation with Faithful Explanations under Distribution Shift

CIRR: 基于因果不变性的检索增强推荐系统与可信解释在分布偏移下的应用

Sebastian Sun

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

AI总结 CIRR通过因果不变性学习和一致性约束，解决推荐系统在分布偏移下的性能下降问题，并提供更可信的解释。

Instruction-Level Weight Shaping: A Framework for Self-Improving AI Agents

指令级权重塑造：一种自我改进的AI代理框架

Rimom Costa

机构 * Adobe Commerce Cloud Support Engineering - EMEA Division（Adobe 商业云支持工程 - EMEA部门） 纠错

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

AI总结 指令级权重塑造通过外部可审计伪参数提升AI代理的自我改进能力，实现低延迟部署和减少幻觉，适用于动态领域。

Comments 12 pages, 1 figure, 2 tables

X-Talk: On the Underestimated Potential of Modular Speech-to-Speech Dialogue System

X-Talk：模块化语音到语音对话系统的被低估潜力

Zhanxun Liu, Yifan Duan, Mengmeng Wang, Pengchao Feng, Haotian Zhang, Xiaoyu Xing, Yijia Shan, Haina Zhu, Yuhang Dai, Chaochao Lu, Xipeng Qiu, Lei Xie, Lan Wang, Nan Yan, Zilong Zheng, Ziyang Ma, Kai Yu, Xie Chen

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, X-LANCE Lab, Shanghai Jiao Tong University（人工智能基础理论重点实验室，X-LANCE实验室，上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） ； Audio, Speech and Language Processing Group, Northwestern Polytechnical University（语音与语言处理组，西北工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） 纠错

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

AI总结 X-Talk通过模块化设计和流水线优化，提升语音到语音对话系统的性能与灵活性，展示其在复杂语音任务中的潜力。

Comments 14 pages

Microsoft Academic Graph Information Retrieval for Research Recommendation and Assistance

微软学术图信息检索用于研究推荐与协助

Shikshya Shiwakoti, Samuel Goldsmith, Ujjwal Pandit

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 本文提出基于注意力的子图检索器，利用图神经网络和大语言模型进行高效信息检索与知识推理。

Comments 5 pages, 3 figures

Delta-KNN: Improving Demonstration Selection in In-Context Learning for Alzheimer's Disease Detection

Delta-KNN: 提高阿尔茨海默病检测中基于上下文学习的演示选择

Chuyuan Li, Raymond Li, Thalia S. Field, Giuseppe Carenini

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Vancouver Stroke Program and Division of Neurology, Faculty of Medicine（温哥华卒中计划和神经病学系，医学院） ； The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Delta-KNN通过Delta评分和KNN检索器提升基于上下文学习的阿尔茨海默病检测性能，实现新状态的最先进结果。

Journal ref In Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). ACL 2025

DACE For Railway Acronym Disambiguation

DACE用于铁路缩写消歧

El Mokhtar Hribach, Oussama Mechhour, Mohammed Elmonstaser, Yassine El Boudouri, Othmane Kabal

机构 * Nantes University（南特大学） ； CIRAD（国际热带农业研究中心） ； Groupe SII（SII集团） ； Univ. Lille（里尔大学） 纠错

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

AI总结 DACE通过动态提示和集合聚合方法，有效提升铁路文档中缩写消歧的准确率，取得竞赛第一名。