AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-01-09 至 2026-01-09 共收录 3 篇信号源：cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 图谱与结构化RAG 3 篇

2601.04859 2026-01-09 cs.CL 79%

A Navigational Approach for Comprehensive RAG via Traversal over Proposition Graphs

一种通过命题图遍历实现全面RAG的导航方法

Maxime Delmas, Lei Xu, André Freitas

机构 * Idiap Research Institute（日内瓦研究所）； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（联邦理工学院洛桑分校）； University of Manchester（曼彻斯特大学）； CRUK Manchester Institute（CRUK曼彻斯特研究所）

专题命中图谱与结构化RAG ：RAG(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ToPG通过命题图遍历实现高效结构RAG系统，结合查询意识的图遍历与事实细粒度，提升复杂多跳查询和单跳事实检索的性能。

Comments 23 pages, 10 figures, 6 tables

2601.03948 2026-01-09 cs.AI q-fin.TR 70%

Trade-R1: Bridging Verifiable Rewards to Stochastic Environments via Process-Level Reasoning Verification

Trade-R1: 通过过程级推理验证弥合可验证奖励与随机环境

Rui Sun, Yifan Sun, Sheng Xu, Li Zhao, Jing Li, Daxin Jiang, Cheng Hua, Zuo Bai

专题命中图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Trade-R1通过过程级推理验证，将可验证奖励与随机金融环境连接，减少奖励黑客问题，DSR在跨市场泛化中表现优异。

2601.04653 2026-01-09 cs.AI cs.LO 57%

Vibe Coding an LLM-powered Theorem Prover

Vibe 编码一个基于 LLM 的定理推理论证系统

Zhe Hou

机构 * Griffith University（格里菲斯大学）

专题命中图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Isabellm是一个基于LLM的定理推理论证系统，通过结合分步推证器和证明计划器，实现自动证明合成，并展示了LLM在复杂证明任务中的潜力与挑战。