RAG / 检索增强生成

Align Then Adapt: Label-Efficient Adapter Learning for Asymmetric Dense Retrieval

对齐后再训练：高效的检索适配学习

Seiji Maekawa, Moin Aminnaseri, Pouya Pezeshkpour, Estevam Hruschka

机构 * Megagon Labs（Megagon实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Efficient Retrieval Adapter框架，通过自监督对齐和监督适应两阶段训练，解决复杂查询与简单文档之间的检索不匹配问题，提升低标注场景下的检索性能。

Comments EMNLP2026

Activating Latent Security Knowledge through LLM-Guided Risk Analysis for Secure Code Generation

SPARK: 基于安全知识引导与表示激活的LLM安全代码生成

Xiaoyun Xu, Lichao Wu, Jona te Lintelo, Siyu Zhang, Keke Gai, Stjepan Picek

机构 * Radboud University（拉德堡德大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Zagreb（扎格雷布大学） 纠错

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

AI总结 提出SPARK方法，通过检索CWE条目并添加结构化提示激活模型内隐安全知识，结合预计算令牌偏置，无需重训练即可提升代码安全性。

Addressing Corpus Knowledge Poisoning Attacks on RAG Using Sparse Attention

通过稀疏注意力缓解RAG中的语料知识污染攻击

Sagie Dekel, Moshe Tennenholtz, Oren Kurland

机构 * Faculty of Data and Decision Sciences, Technion - Israel Institute of Technology, Haifa, Israel（数据与决策科学学院，技术Ion-以色列理工学院，海法，以色列） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(title,title_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 本文提出SDAG方法，通过稀疏注意力机制有效防御RAG中的语料知识污染攻击，显著提升防御性能。

Corpus2Skill: Distilling Enterprise Knowledge into Navigable Agent Skills for QA and RAG

不要检索，导航：将企业知识转化为可导航的代理技能用于问答和RAG

Yiqun Sun, Pengfei Wei, Lawrence B. Hsieh

机构 * Magellan Technology Research Institute（马格纳技术研究 institute） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract,abstract_cn)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出Corpus2Skill，通过将文档库转化为层次化技能目录，使LLM代理在服务时能导航该目录，提升问答质量和 grounding，但指出导航并非所有场景下的最佳替代方案。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Findings

Tracing Target Answers in Poisoned Retrieval Corpora via Token Influence Attribution

通过令牌影响归因追踪中毒检索语料库中的目标答案

Yan-Lun Chen, Pin-Yu Chen, Chia-Mu Yu, Ying-Dar Lin, Yu-Sung Wu, Wei-Bin Lee

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Hon Hai Research Institute（宏海研究院） 纠错

专题命中 知识库问答 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 提出TRACE框架，通过令牌影响归因识别检索增强生成系统中的语料投毒攻击，无需额外分类器或LLM验证，在三个QA基准和六个LLM上验证了有效性。

Comments This paper has been accepted to EMNLP 2026 Industry Track

A Layered Security Framework Against Prompt Injection in RAG-Based Chatbots

基于RAG的聊天机器人中针对提示注入的分层安全框架

Gulshan Saleem, Nisar Ahmed, Muhammad Imran Zaman, Ali Hassan, Umar Mujahid

机构 * ICCK Transactions on Information Security and Cryptography（信息安全与密码学国际会议交易） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出三层防御框架，通过输入过滤、上下文指令层级和输出审计，将提示注入攻击成功率从71.4%降至11.3%，误报率4.8%，延迟开销61.2毫秒。

Comments Submitted in ICCK Transactions on Information Security and Cryptography

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

SAG: 查询时动态超边的SQL检索增强生成

Yuchao Wu, Junqin Li, Xingcheng Liang, Yongjie Chen, Yinghao Liang, Linyuan Mo, Guanxian Li

机构 * Zleap AI 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SAG架构，通过SQL查询动态构建局部超边索引，避免全局图维护，在多跳推理基准上达到最优召回率，支持亿级数据生产部署。

Comments v2: revised version, with the earlier copy of this revision inadvertently posted as a separate submission ( arXiv:2608.12129 (https://arxiv.org/abs/2608.12129), now withdrawn)

QLCoder: A Query Synthesizer For Static Analysis of Security Vulnerabilities

QLCoder：一种用于静态分析安全漏洞的查询生成器

Claire Wang, Ziyang Li, Saikat Dutta, Mayur Naik

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 QLCoder通过结合LLM与执行反馈，利用MCP接口生成有效的安全查询，有效检测漏洞。在111个Java项目中，53.4%的CVE被正确识别，优于仅使用Claude Code的10%。

Recurrence Meets Transformers for Universal Multimodal Retrieval

循环机制与Transformer结合的通用多模态检索模型

Davide Caffagni, Sara Sarto, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara

机构 * Department of Education and Humanities, University of Modena and Reggio Emilia（教育与人文学院, Modena and Reggio Emilia大学） 纠错

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

AI总结 本文提出结合循环机制与Transformer的统一多模态检索模型ReT-2，其支持多模态查询，在M2KR等基准上达最优性能，推理更快、内存占用更低，还可提升下游任务表现。

Comments TPAMI 2026

Automating Parent Selection Configuration in Genetic Programming with Agentic AI

用智能体人工智能实现遗传编程中父代选择配置的自动化

Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Anil Kumar Saini, Xi Li, Jason H. Moore

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 该研究提出智能体AI框架，结合LLM推理与RAG实现遗传编程父代选择配置自动化，经符号回归测试，5 mini--AR配置表现优于锦标赛选择，为进化系统自动化设计提供了新路径。

Comments Updated Benchmarking figure with correct statistical test results