RAG / 检索增强生成

CHILLGuard: Towards Fine-Grained Chinese LLM Safety Guardrail with Scalable Data Construction and Model-aware Preference Alignment

CHILLGuard：面向细粒度中文大语言模型安全护栏的可扩展数据构建与模型感知偏好对齐

Wenbo Yu, Bohua Wang, Hao Fang, Kuofeng Gao, Jingru Zeng, Xiaochen Yang, Tianyi Zhang, Xiaoxiao Ma, Jiawei Kong, Hao Wu, Bin Chen, Shu-Tao Xia, Min Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen ShenNong Information Technology Co., Ltd.（深圳神农信息技术有限公司） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对中文场景，提出细粒度风险分类体系（5大类31小类），通过可扩展数据构建管道生成高质量训练数据，并采用模型感知直接偏好优化训练CHILLGuard，在基准上F1分数提升15.92%。

Dr-DCI: Scaling Direct Corpus Interaction via Dynamic Workspace Expansion

Dr-DCI: 通过动态工作空间扩展实现直接语料交互的规模化

Yi Lu, Zhuofeng Li, Ping Nie, Haoxiang Zhang, Yuyu Zhang, Kai Zou, Wenhu Chen, Jimmy Lin, Dongfu Jiang, Yu Zhang

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Verdent AI ； Netmind AI 纠错

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

AI总结 提出DR-DCI框架，将检索作为智能体可调用的动作来动态扩展本地工作空间，结合检索器的召回能力与DCI的局部操作精度，实现大规模语料上的高效搜索与验证。

Comments 25 pages, 4 figures, 22 tables

ADORE: Iterative Query Expansion with Retrieval-Grounded Relevance Feedback

ADORE: 基于检索反馈的迭代查询扩展

Amin Bigdeli, Negar Arabzadeh, Radin Hamidi Rad, Sajad Ebrahimi, Charles L. A. Clarke, Ebrahim Bagheri

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出ADORE框架，通过迭代生成伪段落、检索语料库并评估相关性，利用检索反馈指导查询扩展，显著提升检索性能。

ToolSense: A Diagnostic Framework for Auditing Parametric Tool Knowledge in LLMs

ToolSense: 审计LLM中参数化工具知识的诊断框架

Ashutosh Hathidara, Sai Shruthi Sistla, Sebastian Schreiber, Sahil Bansal

机构 * SAP Labs（SAP实验室） 纠错

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

AI总结 提出ToolSense诊断框架，自动生成三类基准测试，揭示参数化工具检索中知识-检索分离现象，发现模型在模糊查询下性能显著下降。

What Limits Does Quantization Place on Dense Top-$k$ Retrieval? A Theoretical Study

量化对密集Top-$k$检索的限制是什么？一项理论研究

Koki Okajima, Tsukasa Yoshida

机构 * NTT, Inc.（日本电报电话株式会社） 纠错

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

AI总结 理论证明在有限精度下，完美Top-$k$检索所需维度随语料库大小对数增长，量化精度存在阈值，影响实际系统设计。

Comments 9 pages, 2 figures

ConvMemory v2: A Recall-Preserving Top-10 Evidence Reranker for Conversational Memory Retrieval

ConvMemory v2: 一种保留召回率的前10证据重排序器用于对话记忆检索

Taiheng Pan

机构 * School of Computing and Information Systems, University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 提出ConvMemory v2，一种轻量级重排序器，在保留v1的Recall@10前提下，通过微调交叉编码器提升MRR和H@1，并分析其机制。

Comments 19 pages, 3 figures. Single-author technical report. Extends arXiv:2605.28062 (ConvMemory v1). Code and checkpoint: github.com/pth2002/ConvMemory

Projecting BrowseComp-Plus onto ClimbMix: Toward More Realistic Corpora for Agentic Search

将BrowseComp-Plus映射到ClimbMix：构建更符合智能体搜索需求的真实语料库

Sahel Sharifymoghaddam, Lingwei Gu, Yijun Ge, Jimmy Lin

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

AI总结 该研究将BrowseComp-Plus的查询映射到NVIDIA的ClimbMix语料库，构建了与基准无关的映射流水线，生成57个有效查询，使智能体搜索难度向检索环节转移，发布了相关资源。

CABLE: Extending the Reach of Memory Retrieval via Complementary Antecedent-Based Linking and Expansion

CABLE：通过基于互补前项的链接与扩展扩展记忆检索的覆盖范围

Zheling Tan, Jin Gao, Dequan Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 CABLE是一种插件式记忆检索增强模块，通过构建互补关联扩展检索覆盖范围，在多个模型和数据集上的系统级评估中提升了证据可及性的LLM评判分数。

Comments Accepted by COLM 2026

VisDocAgentBench: Benchmarking Agents for Visually Rich Document Retrieval

VisDocAgentBench：面向视觉丰富文档检索的智能体基准测试

Lexiang Hu, Yanzhao Zhang, Mingxin Li, Dingkun Long, Yikang Li, Fuwei Zhang, Yisen Wang, Zhouchen Lin

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

AI总结 该研究提出VisDocAgentBench基准，对比静态与智能体检索，发现视觉检索优于OCR文本检索，智能体可改善双桥项检索性能，为检索智能体发展提供方向。

When Tool-Backed Skill Retrieval Fails: Source-Style Collapse in Executable Capability Retrieval

当工具支持的技能检索失效时：可执行能力检索中的源风格崩溃

Yiqi Liu, Joseph James, Yang Wang, Chenghao Xiao, Chenghua Lin

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对可执行能力检索中出现的源风格崩溃问题，提出源感知路由方法ToolScout，利用TF-IDF指纹提升检索覆盖率，验证了该方法的有效性。

LineageRAG: Harnessing GraphRAG by Constructing Evidence Lineages with Source Grounding

LineageRAG：通过构建带源 grounding 的证据谱系来利用 GraphRAG

Linyao Zheng, Xuhang Shi, Zhifang Mao, Sai Zhou, Shuaixian An, Xiuquan Hou, Jinze Li

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 LineageRAG 针对现有 GraphRAG 未明确证据发现与源 grounding 关联的问题，构建带源 grounding 的证据谱系，在三个多跳问答数据集上较基线实现多项指标提升。

RAGas: Retrieval-Augmented Gas Optimization for Smart Contracts with Continuous Knowledge Integration

RAGas：结合持续知识整合的智能合约检索增强型 Gas 优化

Yishun Wang, Wenjin Yi, Wenkai Li, Zongwei Li, Xiaoqi Li

机构 * School of Cyberspace Security, Hainan University（海南大学网络空间安全学院） 纠错

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

AI总结 针对智能合约 Gas 优化的需求，研究人员提出 RAGas 三阶段检索增强型生成框架，分析导致 Gas 过度使用的反模式，实验显示其可降低多达 11% 的 Gas 使用量，且检测精度和召回率较高。

Comments 14 pages, 3 figures

Synchronized Logit Steering: Real-world Steganography

同步对数几率调控：面向真实场景的隐写术

Andrew Rufail, Aadi Dash, Onir Narahari, Ethan Mui, Mahi Gajare, Prakhar Tiwari, Shrija Makapothula, Nick Cui

机构 * Algoverse AI 纠错

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

AI总结 本研究提出同步对数几率调控（SLS），一种无需发送方与接收方共享相同提示上下文的确定性隐写方案，通过代理提示编码有效载荷，在多数据集上验证其低 KL 散度、高信息密度及强隐蔽性，实现实用隐蔽通信。

ALKEMIE Agent: an autonomous platform for computational materials design

ALKEMIE智能体：用于计算材料设计的自主平台

Hongfu Huang, Yuzhe Li, Ao Xu, Bo Liu, Changrui Wang, Kan Tang, Ning Yang, Shengxian Liu, Hanyu Liu, Pengpeng Zhang, Linggang Zhu, Fengkai Liu, Yichen Lu, Tong Zhao, Naihua Miao, Jian Zhou, Zhimei Sun

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

AI总结 该研究针对材料计算工作流程碎片化的问题，提出集成多种技术的ALKEMIE智能体平台，通过多种材料相关应用验证其能力，并展望了该类平台的未来发展方向与挑战。

S2Dialog: Multimodal Dialogue Retrieval with Semantic and Acoustic-Style Modeling

S2Dialog：结合语义与声学风格建模的多模态对话检索

Xueqi Wang, Zhigang Wang, Runqing Zhang, Zhenqi Jia, Junfeng Zhao

机构 * College of Computer Science, Inner Mongolia University（内蒙古大学计算机学院） ； University of Electronic Science and Technology of China, Shenzhen Campus（电子科技大学深圳校区） 纠错

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

AI总结 研究针对现有多模态对话检索方法无法捕捉对话全局语义与风格一致性的问题，提出S2Dialog框架，结合对话级文本与声学检索器及对比学习，在DailyTalk数据集上实现出色检索性能。

Test-Time Optimization of Query Embeddings with Ranking Aware Reward Maximization

基于排名感知奖励最大化的查询嵌入测试时优化

Tianyu Chen, Jiaxing Wu

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

AI总结 本研究提出TTT-Embed框架，将排名奖励提炼为轻量学习向量，无需访问模型权重即可优化，在多嵌入模型和MTEB任务上显著提升测试时检索效果，且具备良好泛化性，解决了灾难性遗忘问题。

Constructing Dynamic Master Logic Models as Knowledge Graphs for Complex System Diagnostics Using Retrieval-Augmented Large Language Models

构建动态主逻辑模型作为知识图谱，用于使用检索增强大语言模型的复杂系统诊断

Saman Marandi, Yu-Shu Hu, Mohammad Modarres

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

AI总结 本研究提出基于检索增强大语言模型的KG-DML框架，实现了复杂系统动态主逻辑模型的自动化构建，经低压冷却剂注入系统验证，可转化技术文档为可执行功能模型用于诊断分析。

Comments 36 Pages, 8 Figures

VAKRA: Evaluating Multi-Hop Reasoning Across APIs and Retrieval Under Tool-Use Policies

VAKRA：评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理能力

Ankita Rajaram Naik, Anupama Murthi, Benjamin Elder, Siyu Huo, Raavi Gupta, Abhinav Jain, Praveen Venkateswaran, Abdulhamid Adebayo, Danish Contractor

机构 * IBM（国际商业机器公司（IBM）） 纠错

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

AI总结 本研究推出VAKRA基准评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理，发现现有最优模型在相关任务上性能随推理深度显著下降，失败集中于语言介导推理环节。

LoongReflect: Boosting Long-Horizon Reflection in Search Agents via Global Perspective Distillation

LoongReflect：通过全局视角蒸馏提升搜索智能体的长程反思能力

Zhixin Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Weixuan Xu, Guohong Qiu, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

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

AI总结 LoongReflect是将反思表述为记忆控制策略的训练框架，通过双信号通道结合全局视角蒸馏与结果导向GRPO优化，在多跳检索增强生成和数学推理任务上提升了搜索智能体的长程反思能力。

Comments 15 pages, 8 figures

InSight-doc: Agentic Visual Perception for Long-Document Understanding

InSight-doc：面向长文档理解的智能体视觉感知框架

Kaican Li, Weiyan Xie, Lewei Yao, Jiannan Wu, Lanqing Hong, Yongxiang Huang, Nevin L. Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 本研究提出智能体视觉感知框架InSight-doc，通过自适应选择放大高分辨率区域处理长文档，经SFT+RL训练后在文档VQA任务中显著提升准确率、降低幻觉与推理延迟，相关资源已公开。

VeriForge: Mitigating Latent Knowledge Gaps in Narrative Drafting via Mixed-Initiative Scaffolding

VeriForge：通过混合式主动脚手架缓解叙事创作中的潜在知识缺口

Ruqi Sun, Jiaping Li, Wenhui Tao, Ximing Zheng, Yuefeng Tan, Jiahao Wei, Yuxin Ma

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 VeriForge是混合式主动写作系统，通过主动内联高亮、双流查询、空间知识画布三种机制，帮助作者识别叙事创作中的潜在知识缺口，提升领域知识整合能力，获用户与专家认可。

Comments 14 pages, 5 figures, Accepted by UIST'26

From Relevance to Execution Utility: Reward-Aware Dynamic Execution Gating for Skill-Based LLM Agents

从相关性到执行效用：面向基于技能的大语言模型智能体的奖励感知动态执行门控

Liang He, Jingbo Wen, Hongyu Gu, Hao Li, Haoyu Wang, Yixiong Chen, Kangning Cui, Xilu Wang

机构 * Tongji University（同济大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nankai University（南开大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 针对基于技能的LLM智能体执行决策难题，提出RADEG轻量型决策层，通过学习代理模型预测执行效用，在288个rollout的评估中减少不必要执行并优于基线方法

PreGress: Ranking-Native Pre-training and Prompting for Graph Node Ranking

PreGress：面向图节点排序的原生排序预训练与提示学习框架

Lujie Ban, Jiasheng shi, Yingli Zhou, Kaiwen Xue, Daiyin Wang, Xubin Li, Shuanghua Li, Chenhao Ma

专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 PreGress是首个原生排序预训练与提示学习框架，通过多任务预训练与轻量提示模块，在低开销下实现了多节点排序任务的优异性能。

Difficulty-Gated Fusion of Reasoning Views for Temporal Retrieval

面向时序检索的推理视图难度门控融合

Jamie Holdcroft, Abdelrahman Abdallah, Adam Jatowt

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

AI总结 该研究针对时序检索中多改写视图融合的精度问题，提出查询难度门控的推理视图融合方法，在Tempo基准上提升了6种检索器的性能，且增益显著。

Comments Accepted at CIKM 2026

Tevatron-Elastic: A Unified Abstraction for Training Elastic Retrievers and Rerankers

Tevatron-Elastic：用于训练弹性检索器和重排序器的统一抽象

Yu Wang, Shengyao Zhuang, Xueguang Ma, Zongyu Wu, Jimmy Lin, Vivek Srikumar, Zhichao Xu

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

AI总结 Tevatron-Elastic提出统一抽象，可训练支持多种规模的检索器与重排序器，验证显示其成本低且加速效果显著，发布相关框架与检查点。

SkillReason: Reasoning-Enhanced Agent Skill Retrieval for Implicit User Requests

SkillReason：面向隐式用户请求的推理增强型智能体技能检索

Donghong Jiang, Endian Lin, Luoping Cui, Hanqing Liu, Mingjie Liu, Fan Yang, Hong Wang, Zhao Yang, Chuang Zhu

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

AI总结 针对隐式用户请求的技能检索难题，提出两阶段框架SkillReason，结合推理增强训练，在SkillReason-Bench等三个基准上取得最优性能，缩小任务目标与技能能力的语义差距。

Retrieval-Constrained Policy Optimization for Attack Technique Extraction from Cyber Threat Intelligence

用于从网络威胁情报中提取攻击技术的检索约束策略优化

Jiayun Zhang, Junshen Xu, Zejun Xie, Yi Fan

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

AI总结 研究针对CTI文本提取MITRE ATT&CK技术的挑战，提出两阶段框架TTP-R1，在四个CTI基准测试中F1值最优，子技术级F1超带检索增强的Claude Sonnet 4.5且推理速度更快

Comments Accepted to the AI Agent for Information Retrieval (Agent4IR) Workshop at KDD 2026

Gryphon-v2: One Model in Place of a Cascade - Generate-and-Rank Recommender with Rollout Distillation

Gryphon-v2：替代级联的单一模型——带Rollout蒸馏的生成排序推荐系统

Anna Lipkina, Daria Tikhonovich, Viktor Yanush, Mariia Ulianova, Oleg Sorokin, Vladislav Dodonov, Ilya Murzin, Denis Burshtein, Nikolay Savushkin

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

AI总结 Gryphon-v2是替代多阶段级联推荐系统的单一模型，采用生成排序架构与Rollout蒸馏技术，在Yandex Music的在线实验中使活跃用户增1.41%且服务延迟相当。

Training-Free Token-Level Steering for LLM Personalized Co-Writing

面向LLM个性化协同写作的无训练令牌级引导

Wenhao Mao, Chengbin Hou, Weixiao Wang, Jialiang Zhu, Min Liu, Yibin Hao, Hairong Lv

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对LLM个性化协同写作的需求，提出无训练框架SteerWrite，无需梯度更新即可适配专业领域，在多数据集、指标和模型上实现SOTA性能，大幅降低人工编辑工作量。

Skills Know Their Neighbors: Cluster-Contrastive Capability Pages for Skill Retrieval

技能了解其邻居：用于技能检索的聚类对比能力页面

Zifei Wang, Wei Wen, Qiang Ji, Ruizhi Qiao

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

AI总结 针对大语言模型智能体技能检索中仅改进检索器无法消除的文档导致的误差，提出聚类对比的能力页面，在SRA-Bench等数据集上显著提升了召回率与任务成功率。

Comments 16 pages, 4 figures