RAG / 检索增强生成

LURE-RAG: Lightweight Utility-driven Reranking for Efficient RAG

LURE-RAG：轻量级基于效用的重排序用于高效的RAG

Manish Chandra, Debasis Ganguly, Iadh Ounis

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

AI总结 LURE-RAG通过基于LLM效用的列表排序损失优化检索文档顺序，实现高效RAG框架，在性能和效率上均优于现有方法。

LLM-Specific Utility: A New Perspective for Retrieval-Augmented Generation

针对大语言模型的特定效用：检索增强生成的新视角

Hengran Zhang, Keping Bi, Jiafeng Guo, Jiaming Zhang, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Baidu Inc（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文提出LLM特定效用的概念，指出不同大语言模型对证据的需求不同，提出构建基准以研究这种效用，并推动生成器定制的证据选择方法改进RAG。

Comments 13 pages, 9 figures

XProvence: Zero-Cost Multilingual Context Pruning for Retrieval-Augmented Generation

XProvence：零成本多语言上下文修剪用于检索增强生成

Youssef Mohamed, Mohamed Elhoseiny, Thibault Formal, Nadezhda Chirkova

机构 * KAUST（卡塔尔科技大学） ； NAVER LABS Europe（NAVER欧洲实验室） 纠错

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

AI总结 XProvence通过零成本多语言上下文修剪技术，在多种语言中实现检索增强生成的高效性能提升。

Comments Accepted to ECIR 2026

Curiosity Driven Knowledge Retrieval for Mobile Agents

基于好奇心的知识检索用于移动代理

Sijia Li, Xiaoyu Tan, Shahir Ali, Niels Schmidt, Gengchen Ma, Xihe Qiu

机构 * Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种基于好奇心的知识检索框架，通过结构化AppCards提升移动代理在复杂任务中的规划可靠性与执行稳定性。

Less is More: Compact Clue Selection for Efficient Retrieval-Augmented Generation Reasoning

少即是多：为高效检索增强生成推理设计的紧凑线索选择

Qianchi Zhang, Hainan Zhang, Liang Pang, Yongxin Tong, Hongwei Zheng, Zhiming Zheng

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） 纠错

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

AI总结 CompSelect通过紧凑线索选择机制提升RAG推理效率，减少LLM推理成本，优化线索提取与排序。

Comments Accepted to the ACM Web Conference 2026 (WWW'26)

GraphRAG-R1: Graph Retrieval-Augmented Generation with Process-Constrained Reinforcement Learning

GraphRAG-R1: 基于过程约束强化学习的图检索增强生成

Chuanyue Yu, Kuo Zhao, Yuhan Li, Heng Chang, Mingjian Feng, Xiangzhe Jiang, Yufei Sun, Jia Li, Yuzhi Zhang, Jianxin Li, Ziwei Zhang

机构 * Nankai University（南开大学） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） ； Beihang University（北航） 纠错

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

AI总结 GraphRAG-R1通过过程约束强化学习提升LLM多跳推理能力，结合改进的GRPO方法和两种新型奖励函数，有效解决复杂问题。

Comments Accepted by the Web Conference 2026

"ENERGY STAR" LLM-Enabled Software Engineering Tools

ENERGY STAR LLM赋能的软件工程工具

Himon Thakur, Armin Moin

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

AI总结 本文研究LLM赋能的软件工程工具的能效，通过结合RAG与PETs提升代码生成的质量和效率，验证核心理念并提供未来分析的证明。

Comments CAIN 2026 - 5th International Conference on AI Engineering - Software Engineering for AI

K2-V2: A 360-Open, Reasoning-Enhanced LLM

K2-V2：一种360开放、推理增强的LLM

K2 Team, Zhengzhong Liu, Liping Tang, Linghao Jin, Haonan Li, Nikhil Ranjan, Desai Fan, Shaurya Rohatgi, Richard Fan, Omkar Pangarkar, Huijuan Wang, Zhoujun Cheng, Suqi Sun, Seungwook Han, Bowen Tan, Gurpreet Gosal, Xudong Han, Varad Pimpalkhute, Shibo Hao, Ming Shan Hee, Joel Hestness, Haolong Jia, Liqun Ma, Aaryamonvikram Singh, Daria Soboleva, Natalia Vassilieva, Renxi Wang, Yingquan Wu, Yuekai Sun, Taylor Killian, Alexander Moreno, John Maggs, Hector Ren, Guowei He, Hongyi Wang, Xuezhe Ma, Yuqi Wang, Mikhail Yurochkin, Eric P. Xing

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 ：knowledge retrieval(abstract)

AI总结 K2-V2是一种通过注入领域知识、推理、长上下文和工具使用能力，提升复杂推理任务性能的360开放LLM，具备强大的推理能力和开源训练资源。

Out of Style: RAG's Fragility to Linguistic Variation

脱离风格：RAG对语言变异的脆弱性

Tianyu Cao, Neel Bhandari, Akhila Yerukola, Akari Asai, Maarten Sap

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(title,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究分析了RAG系统在不同语言变异维度下的性能，发现其在非正式和语法错误查询中表现显著下降，凸显了对语言变化的脆弱性。

Comments Accepted to EACL 2026 (Main Conference)

From Scattered to Structured: A Vision for Automating Architectural Knowledge Management

从零散到有序：自动化架构知识管理的愿景

Jan Keim, Angelika Kaplan

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出自动化架构知识管理的愿景，通过提取、链接、解决不一致并构建结构化知识库，提升架构分析和维护效率。

Comments Accepted at the IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE) Software Architecture Birds-of-a-Feather Session

A Systemic Evaluation of Multimodal RAG Privacy

多模态RAG隐私的系统评估

Ali Al-Lawati, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文系统评估了多模态RAG隐私风险，揭示了推理过程中可能泄露私有信息的问题，并呼吁开发隐私保护机制。

Pixel-Grounded Retrieval for Knowledgeable Large Multimodal Models

基于像素的检索用于知识型大型多模态模型

Jeonghwan Kim, Renjie Tao, Sanat Sharma, Jiaqi Wang, Kai Sun, Zhaojiang Lin, Seungwhan Moon, Lambert Mathias, Anuj Kumar, Heng Ji, Xin Luna Dong

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 PixSearch是一种端到端的多模态模型，通过像素级检索和统一感知与推理，提升视觉问答任务中的事实一致性与泛化能力。

Comments Preprint

DMAP: Human-Aligned Structural Document Map for Multimodal Document Understanding

DMAP: 人类对齐的多模态文档结构地图用于多模态文档理解

ShunLiang Fu, Yanxin Zhang, Yixin Xiang, Xiaoyu Du, Jinhui Tang

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 DMAP通过构建人类对齐的多模态文档结构地图，提升文档理解的结构化表示和多模态推理能力。

Comments WebConf 2026

Evaluation of Oncotimia: An LLM based system for supporting tumour boards

对Oncotimia的评估：一种基于LLM的系统，用于支持肿瘤板

Luis Lorenzo, Marcos Montana-Mendez, Sergio Figueiras, Miguel Boubeta, Cristobal Bernardo-Castineira

机构 * Innovation Department, Bahía Software SLU（Bahía Software SLU创新部） 纠错

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

AI总结 Oncotimia通过LLM自动完成肺癌肿瘤板表单，提高了效率并减少了文档负担。

Comments 9 pages, 2 figures

PROPHET: An Inferable Future Forecasting Benchmark with Causal Intervened Likelihood Estimation

PROPHET：一个基于因果干预似然估计的可推断未来预测基准

Zhengwei Tao, Pu Wu, Zhi Jin, Xiaoying Bai, Haiyan Zhao, Chengfeng Dou, Xiancai Chen, Jia Li, Linyu Li, Chongyang Tao, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 PROPHET引入了基于因果干预似然估计的可推断未来预测基准，通过CIL评估预测问题的可推断性，提升未来事件预测的准确性与可靠性。