RAG / 检索增强生成

Evaluating Modern RAG: Textual, Multimodal, Dense, and Late Interaction Pipelines

评估现代RAG：文本、多模态、密集型与后期交互管道

Emre Kuru, Mehmet Onur Keskin

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

AI总结 该研究针对传统RAG在含视觉元素文档上的局限，提出数据驱动的RAG管道选择方法，评估了文本、多模态等现代RAG管道的性能与效率权衡，为实际应用提供指导。

Coarse Indexing, Fine Evidence: Decoupling Temporal Granularity in Long-Video RAG

粗粒度索引，细粒度证据：解耦长视频检索增强生成中的时间粒度

Zhe Jin, Zhimin Lin, Bin Zheng, Junhua Fang, Huihua Yang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对长视频RAG中索引与证据粒度耦合的问题，提出无训练的DAGC方法，实现40%-50%节点保留、1.3-1.7倍加速且维持99%问答性能，增益可跨模型迁移。

MCite-RL: Towards Reliable Multimodal RAG via Citation-enhanced Agentic Reinforcement Learning

MCite-RL：基于引用增强型智能体强化学习的可靠多模态检索增强生成

Suifeng Zhao, Zida Liu, Xinyu Lei, Lei Sun, Jun Gao, Sujian Li

机构 * Peking University（北京大学） ； Panasonic Connect Co., Ltd.（松下连接株式会社） 纠错

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

AI总结 针对现有多模态RAG存在的视觉引用不准或与答案脱节问题，本文提出MCite-RL框架，通过智能体优化模块和引用增强型奖励机制实现引用精度与答案质量的联合优化，经多基准实验验证有效。

AI University: An LLM-Powered Learning Assistant for Engineering---A Finite Element Method Case Study

AI University：一款面向工程领域的大语言模型驱动学习助手——以有限元法案例研究为例

Mostafa Faghih Shojaei, Rahul Gulati, Benjamin A. Jasperson, Shangshang Wang, Simone Cimolato, Manas Vardhan, Dangli Cao, Willie Neiswanger, Krishna Garikipati

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

AI总结 本研究提出AI-U框架，结合微调LLM、RAG与推理合成模型，以FEM课程为案例开发学习助手，经多维度评估其对齐度优于基础模型，可推广至STEM领域。

Comments 14 pages, 3 figures

DamageScope: Vision-Language Retrieval at Scale for Disaster Damage Assessment from Satellite Imagery

DamageScope：面向卫星图像灾害损失评估的大规模视觉-语言检索方法

Ravi K. Rajendran, Biplob Debnath, Murugan Sankaradas, Srimat T. Chakradhar

机构 * NEC Laboratories America（美国 NEC 实验室） 纠错

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

AI总结 DamageScope是一种结合VLMs与LLMs的检索增强框架，通过多向量嵌入聚类和双存储架构，实现了卫星图像灾害损失评估的高效自动化，可扩展性与运营效率优异。

Time-Series Retrieval for Grounding Multimodal Language Models in Remaining Useful Life Prediction

用于将多模态语言模型与剩余使用寿命关联的时间序列检索

Valeriu Dimidov, Raphaël Frank

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出时间序列检索关联的多模态大语言模型框架，在C-MAPSS基准FD001分区实验显示，该方法可提升RUL预测的误差与稳定性，且效果随模型容量变化。

LëtzCross: A Cross-Lingual Page-Level Benchmark for Multimodal Retrieval over Luxembourgish Documents

LëtzCross：面向卢森堡语文档的多模态检索跨语言页面级基准

Omar El Bachyr, Fred Philippy, Laura Maria Bernardy, Saad Ezzini, Jacques Klein, Tegawende Bissyande

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德国王石油矿产大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 该研究推出LëtzCross基准，对比纯文本与ColPali式页面图像检索器，发现后者表现更优，还明确单语言微调中法语文对卢森堡语查询表现最高、多语言微调中纳入卢森堡语效果最强。