RAG / 检索增强生成

Worse than Zero-shot? A Fact-Checking Dataset for Evaluating the Robustness of RAG Against Misleading Retrievals

比零样本更差？一个评估RAG在误导检索中鲁棒性的事实核查数据集

Linda Zeng, Rithwik Gupta, Divij Motwani, Yi Zhang, Diji Yang

机构 * The Harker School（哈克尔学校） ； Irvington High School（艾尔文顿高中） ； Palo Alto High School（帕洛阿尔托高中） ； University of California Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 RAGuard是首个评估RAG系统在误导检索中鲁棒性的基准，揭示LLM在面对误导信息时的表现劣于零样本基线。

Comments Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

Multi-Stage Verification-Centric Framework for Mitigating Hallucination in Multi-Modal RAG

多阶段验证导向框架用于缓解多模态RAG中的幻觉

Baiyu Chen, Wilson Wongso, Xiaoqian Hu, Yue Tan, Flora Salim

机构 * The University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(title,abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出了一种多阶段验证导向框架，通过优先考虑事实准确性和真实性来缓解多模态RAG中的幻觉问题，并在KDD Cup 2025中取得第三名。

Comments KDD Cup 2025 Meta CRAG-MM Challenge: Third Prize in the Single-Source Augmentation Task

Learned Hallucination Detection in Black-Box LLMs using Token-level Entropy Production Rate

在黑盒大语言模型中利用令牌级熵产率学习幻觉检测

Charles Moslonka, Hicham Randrianarivo, Arthur Garnier, Emmanuel Malherbe

机构 * Artefact Research Center（艺术研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于令牌级熵产率的学习方法，用于在黑盒LLM中高效检测幻觉，通过单次生成过程提升问答系统响应的可信度。

Comments 8 pages, 5 figures, 2 tables. pre-print version

Bridging the Knowledge-Action Gap by Evaluating LLMs in Dynamic Dental Clinical Scenarios

通过评估LLMs在动态牙科临床场景中弥合知识-行动鸿沟

Hongyang Ma, Tiantian Gu, Huaiyuan Sun, Huilin Zhu, Yongxin Wang, Jie Li, Wubin Sun, Zeliang Lian, Yinghong Zhou, Yi Gao, Shirui Wang, Zhihui Tang

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过SCMPE基准评估LLMs在动态牙科临床场景中的表现，发现其在动态对话中存在主动信息收集和状态跟踪的瓶颈，揭示了外部知识不足以弥补推理差距，需领域自适应预训练。

Comments 29 pages, 15 figures

Injecting Knowledge from Social Science Journals to Improve Indonesian Cultural Understanding by LLMs

通过社会科学期刊注入知识以提升LLMs对印度尼西亚文化的理解

Adimulya Kartiyasa, Bao Gia Cao, Boyang Li

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过构建IndoSoSci数据集，利用检索增强生成方法将印度尼西亚文化知识注入LLMs，提升其对印度尼西亚文化的理解能力，并在基准测试中取得显著性能提升。