RAG / 检索增强生成

Adaptive Financial Sentiment Analysis for NIFTY 50 via Instruction-Tuned LLMs , RAG and Reinforcement Learning Approaches

通过指令调优LLMs、RAG和强化学习方法实现NIFTY 50的自适应金融情绪分析

Chaithra, Kamesh Kadimisetty, Biju R Mohan

机构 * National Institute of Technology Karnataka（印度卡纳塔克国家理工学院） ； Gayatri Vidya Parishad College of Engineering（迦雅利维达帕希拉工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出结合指令调优LLMs、RAG和强化学习的方法，提升NIFTY 50金融情绪分析的准确性和市场适应性。

Comments Accepted in CODS 2025

X-GridAgent: An LLM-Powered Agentic AI System for Assisting Power Grid Analysis

X-GridAgent: 一种基于大语言模型的代理AI系统，用于协助电力 grid 分析

Yihan, Wen, Xin Chen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Texas A&M University（电气与计算机工程系，德克萨斯A&M大学） 纠错

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

AI总结 X-GridAgent是一种基于大语言模型的代理AI系统，通过自然语言查询实现电力系统分析的自动化，结合提示优化和混合检索增强生成算法，提升电网分析的效率和准确性。

The Silent Scholar Problem: A Probabilistic Framework for Breaking Epistemic Asymmetry in LLM Agents

沉默学者问题：一种基于概率的框架，用于在LLM代理中打破知识不对称性

Zan-Kai Chong, Hiroyuki Ohsaki, Bryan Ng

机构 * School of Science and Technology（科学与技术学院） ； Kwansei Gakuin University（冈山大学） ； School of Engineering & Computer Science（工程与计算机科学学院） ； Victoria University of Wellington（惠灵顿维多利亚大学） 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 本文提出了一种基于概率的框架，用于在LLM代理中打破知识不对称性，通过双向知识交流和不确定性驱动的主动学习策略提升代理的适应性和信息获取能力。

LLM-Empowered Agentic AI for QoE-Aware Network Slicing Management in Industrial IoT

基于大语言模型的代理AI用于工业物联网中面向QoE的网络切片管理

Xudong Wang, Lei Feng, Ruichen Zhang, Fanqin Zhou, Hongyang Du, Wenjing Li, Dusit Niyato, Abbas Jamalipour, Ping Zhang

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

AI总结 本文提出一种基于大语言模型的代理AI方法，用于工业物联网中面向服务质量的网络切片管理，通过整合推理、规划和适应能力，提升网络切片的延迟、可靠性和成本效率。

Comments 8 pages, 5 figures

Soft Filtering: Guiding Zero-shot Composed Image Retrieval with Prescriptive and Proscriptive Constraints

软过滤：通过规劝性与禁止性约束指导零样本复合图像检索

Youjin Jung, Seongwoo Cho, Hyun-seok Min, Sungchul Choi

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

AI总结 本文提出SoFT方法，通过规劝性和禁止性约束提升零样本复合图像检索的准确性与鲁棒性。

Comments Accepted to AAAI 2026 Workshop on New Frontiers in Information Retrieval

Compressed Causal Reasoning: Quantization and GraphRAG Effects on Interventional and Counterfactual Accuracy

压缩因果推理：量化与图RAG对干预和反事实准确率的影响

Steve Nwaiwu, Nipat Jongsawat, Anucha Tungkasthan

机构 * School of Data and Information（数据与信息学院） ； Rajamangala University of Technology（拉贾穆angala技术大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨量化与图结构增强对因果推理准确率的影响，发现四比特量化对因果推理具有鲁棒性，图结构增强可提升干预准确性，现有反事实基准需改进以捕捉更深层次因果脆弱性。

MMSRARec: Summarization and Retrieval Augumented Sequential Recommendation Based on Multimodal Large Language Model

MMSRARec: 基于多模态大语言模型的摘要与检索增强的序列推荐

Haoyu Wang, Yitong Wang, Jining Wang

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

AI总结 本文提出MMSRARec，基于多模态大语言模型，通过摘要与检索增强序列推荐，提升推荐性能、可解释性与计算效率。

Comments Under Review

Neural Probe-Based Hallucination Detection for Large Language Models

基于神经探针的大型语言模型幻觉检测

Shize Liang, Hongzhi Wang

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（计算机学院，哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出基于神经网络的token级幻觉检测框架，通过冻结语言模型参数并使用MLP探针进行非线性建模，结合多目标损失函数和贝叶斯优化，实现对LLMs幻觉内容的高效检测。

Gobernanza y trazabilidad "a prueba de AI Act" para casos de uso legales: un marco técnico-jurídico, métricas forenses y evidencias auditables

AI Act合规的法律用例治理与可追溯性：技术-法律框架、司法计量学与可审计证据

Alex Dantart

机构 * Humanizing Internet 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一个开源框架rag-forense，用于确保AI系统在法律领域符合欧盟AI法案的可验证合规性。

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