RAG / 检索增强生成

A Pragmatist Robot: Learning to Plan Tasks by Experiencing the Real World

务实型机器人：通过体验现实世界学习任务规划

Kaixian Qu, Guowei Lan, René Zurbrügg, Changan Chen, Christopher E. Mower, Haitham Bou-Ammar, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zürich（瑞士联邦理工学院机器人系统实验室） ； ETH AI Center, ETH Zürich（瑞士联邦理工学院人工智能中心） ； Huawei Noah’s Ark Lab, London, UK（华为诺亚实验室，伦敦，英国） ； UCL Centre for AI, London, UK（伦敦大学学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 PragmaBot 通过现实世界经验学习任务规划，利用 STM 自我反思和 RAG 提高任务成功率

Comments Accepted to RA-L

RoD-TAL: A Benchmark for Answering Questions in Romanian Driving License Exams

RoD-TAL：罗马尼亚驾照考试问答的基准测试

Andrei Vlad Man, Răzvan-Alexandru Smădu, Cristian-George Craciun, Dumitru-Clementin Cercel, Florin Pop, Mihaela-Claudia Cercel

机构 * National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucharest, Faculty of Automatic Control and Computers（波兰技术大学布加勒斯特分校） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； National Institute for Research & Development in Informatics - ICI Bucharest（信息研究所-布加勒斯特） ； Paris 1 Panthéon-Sorbonne University（巴黎1大学） ； University of Bucharest（布加勒斯特大学） 纠错

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

AI总结 RoD-TAL是一个用于评估大型语言模型和视觉语言模型在罗马尼亚驾照法律问答中性能的多模态基准数据集，通过文本和图像问答任务验证了领域微调和推理优化对考试通过率的影响。

Comments 41 pages, 30 figures, Accepted by the Findings of EACL 2026

RAVENEA: A Benchmark for Multimodal Retrieval-Augmented Visual Culture Understanding

RAVENEA：多模态检索增强视觉文化理解的基准

Jiaang Li, Yifei Yuan, Wenyan Li, Mohammad Aliannejadi, Daniel Hershcovich, Anders Søgaard, Ivan Vulić, Wenxuan Zhang, Paul Pu Liang, Yang Deng, Serge Belongie

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 RAVENEA通过多模态检索增强方法提升视觉文化理解，验证了文化注释对多模态检索和下游任务的增强效果，并揭示了不同国家间性能差异。

Comments ICLR 2026; Project page: https://jiaangli.github.io/ravenea/

BLUEPRINT Rebuilding a Legacy: Multimodal Retrieval for Complex Engineering Drawings and Documents

BLUEPRINT 重筑遗产：面向复杂工程图纸和文档的多模态检索

Ethan Seefried, Ran Eldegaway, Sanjay Das, Nathaniel Blanchard, Tirthankar Ghosal

机构 * Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 Blueprint通过布局感知的多模态检索系统，提升对复杂工程图纸和文档的自动化检索能力，实现结构化元数据生成与跨设施搜索效率提升。

Comments 20 pages 8 main + 12 appendix + references