RAG / 检索增强生成

Think-to-Personalize: Unifying Reasoning and Retrieval for User-Centric Personalized Dense Retrieval

思考以个性化：统一推理与检索的以用户为中心的个性化密集检索

Angqing Jiang, Gaoming Zhang, Jianchun Song, Kena Qi, Dayao Chen, Wei Lin, Defu Lian

专题命中 向量检索 ：dense retrieval(title,abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出TTP框架，将用户意图推理与密集检索统一，经两阶段训练后在电商场景实验及在线测试中均取得优于基线的效果，提升了订单量。

Comments Accepted at CIKM 2026. 11 pages, 8 figures, and 9 tables

CTIFoundry: An Agent-Native Corpus Scaffold for Cyber Threat Intelligence

CTIFoundry：用于网络威胁情报的智能体原生语料库支架

Yutong Cheng, Changze Li, Qian Cui, Wei Ding, Lingzhi Wang, Yan Chen, Peng Gao

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Amazon（亚马逊公司） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 向量检索 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CTIFoundry是用于网络威胁情报的智能体原生语料库支架，在CTIConnect基准测试中可使智能体F1提升0.19至0.28，小型模型在其上表现优于旗舰模型，且无需增加搜索工作量。

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rEDMRec: Distilling Large Language Model Reasoning into an Editable Experience Memory for Recommendation

rEDMRec：将大语言模型推理提炼为可编辑的体验记忆用于推荐

Minh Hoang Nguyen, Tung Le, Huy Tien Nguyen

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 rEDMRec将教师LLM推理提炼为四类可编辑体验记忆，轻量级学生LLM通过检索记忆排序，在多数据集和主干模型上优于零样本、少样本、RAG及GraphRAG，记忆优化可提升推荐性能并降低重复率。

Reducing Technician Search Burden: A Multimodal RAG for Cessna 172 Maintenance Manual

减轻技术人员的检索负担：面向赛斯纳172维护手册的多模态检索增强生成

Seongjun Ha, Md Rashedul Islam, Gaurav Nanda, Damon Lercel

专题命中 多模态RAG ：RAG(title,abstract)；retrieval augmented generation(abstract)；retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本研究针对赛斯纳172维护手册，开发多模态检索增强生成流程，其多模态手册检索器召回率达93.37%，生成响应与基准答案语义相似度87.20%，可减轻技术人员检索负担。

TTSD-FAR: Test-Time Self-Distillation with Fisher-Anchored Restoration for Missing-Modality Emotion Recognition in LVLMs

TTSD-FAR：用于大视频语言模型中缺失模态情感识别的带Fisher锚定恢复的测试时自蒸馏

Muhammad Haseeb Aslam, Alessandro Koerich, Marco Pedersoli, Ali Etemad, Eric Granger

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

AI总结 针对大视频语言模型测试时的模态缺失问题，提出带Fisher锚定恢复的测试时自蒸馏框架，在多数据集模态缺失场景下性能优于基线方法且保持稳定。

MissDiag: Diagnostic Evaluation of Incomplete-Knowledge Robustness in KGQA and KG-RAG

MissDiag：KGQA与KG-RAG中不完全知识鲁棒性的诊断评估

Hang Wang, Hang Dong, Lu Liu, Chuanru Ren

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

AI总结 本文提出MissDiag框架，通过结构化缺失干预分解鲁棒性变化来源，发现不完全知识鲁棒性是类型化劣化现象，为KGQA与KG-RAG系统评估提供可解释基础。