RAG / 检索增强生成

SIMGUIDE: Procedurally Grounded Multi-Context Representations for Personalized Agent Planning

SIMGUIDE：用于个性化智能体规划的过程式基础多上下文表示

Chirag Shah

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对个性化AI智能体无法适配用户多场景优先级的问题，提出SIMGUIDE方法，构建SIMBENCH基准验证，发现过程式基础的Sims优于RAG，且表示格式是关键设计变量。

A Comparative Evaluation of Digitization Pipelines for Historiographical Sources

史学资料数字化处理管道的对比评估

Marina Gómez Rey, Patricia Callejo, Mario Muñoz-Organero, Carlos Alario-Hoyos

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

AI总结 本研究对比评估了13种PDF转文本提取管道，发现Marker直接提取性能最优，LLM后校正无系统性改进，端到端解析是异构历史藏品的可靠方法。

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

AWM: Answerable Working Memory for Long-Document VQA Agents

AWM：面向长文档VLM智能体的可回答工作记忆

Dongzhuoran Zhou, Yuqicheng Zhu, Yule Liu, Zhen Yang, Rui Lu, Yuxiao Dong, Jie Tang, Evgeny Kharlamov

机构 * University of Oslo（奥斯陆大学） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对长文档VQA智能体的记忆质量盲区，提出AWM方法，通过融入仅记忆可回答性的GRPO奖励机制，提升了最终答案准确率并降低记忆缺失正确的比例。

Comments EMNLP 2026 Findings. 16 pages, 4 figures, 9 tables

Spatial-Knowledge-Graph-Grounded LLM Agents for Neighborhood Livability Evaluation

基于空间知识图谱的大语言模型智能体用于社区宜居性评估

Haiyan Hao

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究提出结合空间知识图谱与大语言模型智能体的框架，通过生成修订家庭日程等评估社区宜居性，发现设施可用性不代表便利可达，为关联空间机会与居民体验提供可审计方法。

Comments 31 pages, 4 figures, prototype framework