RAG / 检索增强生成

A Multi-Agent Retrieval-Augmented Framework for Work-in-Progress Predictio

一种用于工作进行中预测的多智能体检索增强框架

Yousef Mehrdad Bibalan, Behrouz Far, Mohammad Moshirpour, Bahareh Ghiyasian

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

AI总结 本文提出一种多智能体检索增强框架，用于提升工作进行中预测的准确性，通过结合RAG和协同推理，在两个基准数据集上取得优于传统方法的性能。

Comments 15th International Conference on Digital Image Processing and Pattern Recognition (DPPR 2025), December 20 ~ 21, 2025, Sydney, Australia

DRAE: Dynamic Retrieval-Augmented Expert Networks for Lifelong Learning and Task Adaptation in Robotics

DRAE：动态检索增强专家网络用于机器人终身学习与任务适应

Yayu Long, Kewei Chen, Long Jin, Mingsheng Shang

机构 * Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences（重庆绿色智能技术研究所，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 DRAE通过动态检索增强专家网络实现机器人终身学习和任务适应，显著提升长期任务保留和知识重用能力。

Comments Accepted to the main conference of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2025)

Making Large Language Models Efficient Dense Retrievers

使大语言模型成为高效密集检索器

Yibin Lei, Shwai He, Ang Li, Andrew Yates

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； Johns Hopkins University, HLTCOE（约翰霍普金斯大学 HLTCOE） 纠错

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

AI总结 EffiR通过粗到细的MLP压缩策略和检索特定微调，使大语言模型在保持性能的同时显著减少模型大小和推理成本。

SweRank+: Multilingual, Multi-Turn Code Ranking for Software Issue Localization

SweRank+: 多语言、多轮次代码排名用于软件问题定位

Revanth Gangi Reddy, Ye Liu, Wenting Zhao, JaeHyeok Doo, Tarun Suresh, Daniel Lee, Caiming Xiong, Yingbo Zhou, Semih Yavuz, Shafiq Joty

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） ； KAIST AI（韩国科学技术院AI研究中心） 纠错

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

AI总结 SweRank+结合跨语言代码排名工具和代理搜索设置，实现多轮次的代码库推理，提升多语言软件问题定位的准确性和效率。

MemR$^3$: Memory Retrieval via Reflective Reasoning for LLM Agents

MemR$^3$: 通过反思推理实现LLM代理的记忆检索

Xingbo Du, Loka Li, Duzhen Zhang, Le Song

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MemR$^3$通过反思推理实现LLM代理的记忆检索，提升检索准确性和闭环控制能力。

Comments 16 pages, 6 figures

ARBITER: AI-Driven Filtering for Role-Based Access Control

ARBITER: 基于人工智能的基于角色的访问控制过滤

Michele Lorenzo, Idilio Drago, Dario Salvadori, Fabio Romolo Vayr

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)

AI总结 ARBITER通过基于LLM的分层验证和角色感知检索，实现动态企业环境中高效的安全过滤。

Advancing Automated In-Isolation Validation in Repository-Level Code Translation

在仓库级代码翻译中推进自动化独立验证

Kaiyao Ke, Ali Reza Ibrahimzada, Rangeet Pan, Saurabh Sinha, Reyhaneh Jabbarvand

专题命中 长文档RAG ：RAG(abstract)

AI总结 TRAM通过结合上下文感知的类型解析与基于模拟的独立验证，实现了高质量的编程语言间翻译，尤其在Java到Python的翻译中表现出色。

A Declarative Language for Building And Orchestrating LLM-Powered Agent Workflows

构建和协调基于大语言模型的智能体工作流的声明式语言

Ivan Daunis

机构 * PayPal 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种声明式语言，用于构建和协调基于大语言模型的智能体工作流，通过统一DSL减少开发时间和部署速度，提升非工程师的使用效率。