RAG / 检索增强生成

BioModelsRAG: A Biological Modeling Assistant Using RAG (Retrieval Augmented Generation)

BioModelsRAG: 一种使用检索增强生成技术的生物建模助手

Bhavyahshree Navaneetha Krishnan, Adel Heydarabadipour, Herbert Sauro

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

AI总结 BioModelsRAG通过检索增强生成技术，帮助用户快速提取生物模型的关键信息，提高分析效率和准确性。

DeepGreen: Effective LLM-Driven Greenwashing Monitoring System Designed for Empirical Testing -- Evidence from China

DeepGreen：一种用于实证测试的基于大语言模型的绿色洗刷监测系统设计——来自中国的证据

Congluo Xu, Jiuyue Liu, Ziyang Li, Chengmengjia Lin

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

AI总结 DeepGreen通过LLM驱动系统识别企业绿色洗刷，揭示其与环境处罚的正相关关系，并探讨绿色投资者和企业规模对这一关系的影响。

Comments Major revision accepted in Computational Economics, December 31, 2025. This version incorporates extensive revisions based on the reviewers' comments, with substantial changes

LightRetriever: A LLM-based Text Retrieval Architecture with Extremely Faster Query Inference

LightRetriever: 一种基于大语言模型的文本检索架构，具有极快的查询推理速度

Guangyuan Ma, Yongliang Ma, Xuanrui Gou, Zhenpeng Su, Ming Zhou, Songlin Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Langboat Technology（兰舟科技） 纠错

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

AI总结 LightRetriever通过轻量级查询编码器显著提升检索效率，实现查询推理速度提升超1000倍，端到端吞吐量提升超10倍，且在多种任务中保持95%的检索性能。

Comments Accepted by ICLR 2026

QuiZSF: A Retrieval-Augmented Framework for Zero-Shot Time Series Forecasting

QuiZSF：一种用于零样本时间序列预测的检索增强框架

Shichao Ma, Zhengyang Zhou, Qihe Huang, Binwu Wang, Yang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（先进研究院） 纠错

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

AI总结 QuiZSF通过整合检索与预测功能，提升零样本时间序列预测的准确性与效率。

Think Less, Label Better: Multi-Stage Domain-Grounded Synthetic Data Generation for Fine-Tuning Large Language Models in Telecommunications

少思多标：多阶段领域导向的合成数据生成用于电信领域大型语言模型微调

Chenhua Shi, Gregor Macdonald, Bhavika Jalli, Wanlu Lei, John Zou, Mridul Jain, Joji Philip

机构 * Ericsson（爱立信） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多阶段自动化方法，利用领域知识图生成高质量合成数据，用于电信领域大型语言模型的微调，减少人工标注依赖，提升数据质量。

Comments 6 pages, 6 figures, 5 tables, IEEE ICC 2026

Unveiling and Mitigating Bias in Large Language Model Recommendations: A Path to Fairness

揭示和缓解大型语言模型推荐中的偏见：走向公平的一条路

Anindya Bijoy Das, Shahnewaz Karim Sakib

机构 * Computer Science and Engineering, University of Tennessee at Chattanooga（计算机科学与工程系，田纳西大学查塔努加分校） 纠错

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

AI总结 本文研究了基于LLM的推荐系统中的偏见问题，提出通过提示工程和检索增强生成策略来缓解偏见，以实现更公平的推荐。