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AI 大模型

RAG / 检索增强生成

检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。

2026-08-20 至 2026-08-20 共收录 5 信号源:cs.IR, cs.CL, cs.AI, cs.DB

1. 检索器与排序 5 篇

2607.11465 2026-08-20 cs.IR 版本更新 79%

Score-Only Distillation for Compact Dense Retrieval

用于紧凑密集检索的仅分数蒸馏

Kirill Dubovikov, Martin Takac, Salem Lahlou

专题命中 检索器与排序 :dense retrieval(title);retriever(abstract);分类 cs.IR

AI总结 研究紧凑检索器能否从分数向量学教师排序行为,用行中心分数向量目标训练,在固定评估面板上蒸馏协议可弥补部分基础与教师模型差距,蒸馏后学生模型编码加速,外部迁移性能有好有坏。

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2604.05564 2026-08-20 cs.CL 70%

THIVLVC: Retrieval Augmented Dependency Parsing for Latin

THIVLVC:用于拉丁语的检索增强依存解析

Luc Pommeret, Thibault Wagret, Jules Deret

机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, LISN(巴黎-萨克雷大学,法国国家科学研究中心,语言与语音处理实验室) École Normale Supérieure de Lyon, HISOMA(里昂高等师范学院,历史与古代地中海文明研究所)

专题命中 检索器与排序 :RAG(abstract,abstract_cn);分类 cs.CL

AI总结 THIVLVC通过检索相似结构条目并利用大语言模型优化,提升了拉丁语依存解析的CLAS得分,尤其在诗歌部分表现更优。

Journal ref Proceedings of the Fourth Workshop on Language Technologies for Historical and Ancient Languages (LT4HALA 2026) @ LREC 2026

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2601.01684 2026-08-20 cs.IR cs.CL 版本更新 62%

LACONIC: Dense-Level Effectiveness for Scalable Sparse Retrieval via a Two-Phase Training Curriculum

LACONIC: 通过双阶段训练课程实现可扩展稀疏检索的密集级有效性

Zhichao Xu, Shengyao Zhuang, Crystina Zhang, Xueguang Ma, Yijun Tian, Maitrey Mehta, Jimmy Lin, Vivek Srikumar

机构 * University of Utah(犹他大学) The University of Queensland(昆士兰大学) University of Waterloo(滑铁卢大学) University of Notre Dame(圣约翰大学)

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

AI总结 LACONIC通过双阶段训练课程实现高效稀疏检索,以更少的计算资源达到与密集模型相当的检索效果。

Comments SIGIR 2026 camera ready

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2607.14178 2026-08-20 cs.AI cs.MA 版本更新 57%

ReasFlow: Assisting Reasoning-Centric Scientific Discovery in Applied Mathematics via a Knowledge-Based Multi-Agent System

ReasFlow:通过基于知识的多智能体系统助力应用数学中以推理为中心的科学发现

Yutong He, Daibo Li, Guohong Li, Jiahe Geng, Zhengyang Huang, Can Ren, Zekun Zhang, Yifan Liu, Shuchen Zhu, Hengrui Zhang, Boao Kong, Ming Sun, Shu Li, Chenyi Li, Jiang Hu, Kun Yuan, Zaiwen Wen, Pingwen Zhang

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

AI总结 针对理论驱动科学发现探索不足的问题,ReasFlow引入以推理为中心的自主智能体系统,通过内部验证循环和知识检索机制减少专家干预,能统一多项科研任务,从最少提示生成高质量论文,在开源基线中表现出色。

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2608.06722 2026-08-20 cs.HC 版本更新 50%

CustomDance: Customized 3D Dance Generation with Coarse-to-Fine Human-Centered Interactive Control

CustomDance:基于以人为中心的粗到细交互式控制的定制化3D舞蹈生成

Xulong Tang, Kaixing Yang, Xiaohu Guo, Prabhakaran Balakrishnan, Rawan Alghofaili

专题命中 检索器与排序 :retriever(abstract)

AI总结 CustomDance是基于粗到细交互式控制的定制化3D舞蹈生成系统,通过三阶段流程实现AI辅助编舞,在定量和定性比较中优于基线,为用户提供全面控制。

Comments Accepted to SIGGRAPH Asia 2026

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