RAG / 检索增强生成

PankRAG: Enhancing Graph Retrieval via Globally Aware Query Resolution and Dependency-Aware Reranking Mechanism

PankRAG: 通过全局意识查询解析和依赖意识重排序机制增强图检索

Ningyuan Li, Junrui Liu, Yi Shan, Minghui Huang, Ziren Gong, Tong Li

机构 * College of Computer Science, Beijing university of technology, Beijing, China（北京理工大学计算机科学学院） ； Department of Computer Science and Engineering, Bologna University, Bologna, Italy（博洛尼亚大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 PankRAG通过全局意识查询解析和依赖意识重排序机制，有效提升复杂查询中潜在关系的捕捉与解析，增强图检索的准确性和泛化能力。

Comments Accepted by ICASSP 2026

VoiceSculptor: Your Voice, Designed By You

VoiceSculptor: 由你设计你的声音

Jingbin Hu, Huakang Chen, Linhan Ma, Dake Guo, Qirui Zhan, Wenhao Li, Haoyu Zhang, Kangxiang Xia, Ziyu Zhang, Wenjie Tian, Chengyou Wang, Jinrui Liang, Shuhan Guo, Zihang Yang, Bengu Wu, Binbin Zhang, Pengcheng Zhu, Pengyuan Xie, Chuan Xie, Qiang Zhang, Jie Liu, Lei Xie

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 VoiceSculptor通过整合指令驱动的语音设计和高保真语音克隆，实现对语音属性的精细控制，并在开源领域达到最先进水平。

Comments 13 pages, 4 figures

Beyond Single-Shot: Multi-step Tool Retrieval via Query Planning

超越单次检索：通过查询规划实现多步工具检索

Wei Fang, James Glass

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TOOLQP框架，通过迭代查询规划解决多步工具检索问题，实现更高效的检索和执行能力。

Approximate Graph Propagation Revisited: Dynamic Parameterized Queries, Tighter Bounds and Dynamic Updates

重新审视近似图传播：动态参数化查询、更紧的界限和动态更新

Zhuowei Zhao, Zhuo Zhang, Hanzhi Wang, Junhao Gan, Zhifeng Bao, Jianzhong Qi

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 本文提出AGP-Dynamic算法，实现动态图的O(1)均摊更新时间，同时保持近似保证和查询效率。

Materials Informatics: Emergence To Autonomous Discovery In The Age Of AI

材料信息学：在人工智能时代的涌现与自主发现

Turab Lookman, YuJie Liu, Zhibin Gao

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 本文探讨了材料信息学在人工智能时代的发展，从基础理论到AI驱动的自主发现，强调其作为不断演进的生态系统，通过反向设计和自主实验室推动材料科学的变革。

Comments 44 pages, 14 figures

Retrieval-Augmented Multi-LLM Ensemble for Industrial Part Specification Extraction

基于检索增强的多LLM集成工业零件规范提取系统

Muzakkiruddin Ahmed Mohammed, John R. Talburt, Leon Claasssens, Adriaan Marais

机构 * ERIQ Research Center University of Arkansas - Little Rock（ERIQ研究所以及阿肯色大学-利文斯顿分校） ； PiLog Group（PiLog集团） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于检索增强的多LLM集成框架，通过整合多种先进模型提升工业零件规范提取的准确性和完整性。

Comments The 17th International Conference on Knowledge and Systems Engineering

CausalNav: A Long-term Embodied Navigation System for Autonomous Mobile Robots in Dynamic Outdoor Scenarios

CausalNav: 一种面向动态户外场景的自主移动机器人长期具身导航系统

Hongbo Duan, Shangyi Luo, Zhiyuan Deng, Yanbo Chen, Yuanhao Chiang, Yi Liu, Fangming Liu, Xueqian Wang

机构 * Center for Artificial Intelligence and Robotics, Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（人工智能与机器人中心，深圳国际研究生院，清华大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 CausalNav是一种基于场景图的语义导航框架，通过构建多级语义场景图实现动态户外环境中的稳健导航与远距离规划。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

LLM-Empowered Agentic AI for QoE-Aware Network Slicing Management in Industrial IoT

基于大语言模型的代理AI用于工业物联网中面向QoE的网络切片管理

Xudong Wang, Lei Feng, Ruichen Zhang, Fanqin Zhou, Hongyang Du, Wenjing Li, Dusit Niyato, Abbas Jamalipour, Ping Zhang

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 本文提出一种基于大语言模型的代理AI方法，用于工业物联网中面向服务质量的网络切片管理，通过整合推理、规划和适应能力，提升网络切片的延迟、可靠性和成本效率。

Comments 8 pages, 5 figures

A Multi-Agent Retrieval-Augmented Framework for Work-in-Progress Predictio

一种用于工作进行中预测的多智能体检索增强框架

Yousef Mehrdad Bibalan, Behrouz Far, Mohammad Moshirpour, Bahareh Ghiyasian

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 本文提出一种多智能体检索增强框架，用于提升工作进行中预测的准确性，通过结合RAG和协同推理，在两个基准数据集上取得优于传统方法的性能。

Comments 15th International Conference on Digital Image Processing and Pattern Recognition (DPPR 2025), December 20 ~ 21, 2025, Sydney, Australia

DRAE: Dynamic Retrieval-Augmented Expert Networks for Lifelong Learning and Task Adaptation in Robotics

DRAE：动态检索增强专家网络用于机器人终身学习与任务适应

Yayu Long, Kewei Chen, Long Jin, Mingsheng Shang

机构 * Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences（重庆绿色智能技术研究所，中国科学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 DRAE通过动态检索增强专家网络实现机器人终身学习和任务适应，显著提升长期任务保留和知识重用能力。

Comments Accepted to the main conference of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2025)

X-Talk: On the Underestimated Potential of Modular Speech-to-Speech Dialogue System

X-Talk：模块化语音到语音对话系统的被低估潜力

Zhanxun Liu, Yifan Duan, Mengmeng Wang, Pengchao Feng, Haotian Zhang, Xiaoyu Xing, Yijia Shan, Haina Zhu, Yuhang Dai, Chaochao Lu, Xipeng Qiu, Lei Xie, Lan Wang, Nan Yan, Zilong Zheng, Ziyang Ma, Kai Yu, Xie Chen

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, X-LANCE Lab, Shanghai Jiao Tong University（人工智能基础理论重点实验室，X-LANCE实验室，上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） ； Audio, Speech and Language Processing Group, Northwestern Polytechnical University（语音与语言处理组，西北工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 X-Talk通过模块化设计和流水线优化，提升语音到语音对话系统的性能与灵活性，展示其在复杂语音任务中的潜力。

Comments 14 pages

From Text to Returns: Using Large Language Models for Mutual Fund Portfolio Optimization and Risk-Adjusted Allocation

从文本到收益：利用大型语言模型进行共同基金投资组合优化与风险调整分配

Abrar Hossain, Mufakir Qamar Ansari, Haziq Jeelani, Monia Digra, Fayeq Jeelani Syed

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 利用大型语言模型优化共同基金投资组合并提升风险调整分配效果，Zypher 7B模型在收益与风险控制方面表现突出。

Intelligent Scientific Literature Explorer using Machine Learning (ISLE)

基于机器学习的智能科学文献探索器（ISLE）

Sina Jani, Arman Heidari, Amirmohammad Anvari, Zahra Rahimi

机构 * Computer Engineering Department Allameh Tabatabaei University（阿勒马赫塔巴比大学计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出ISLE系统，结合大规模数据采集、混合检索、语义主题建模和异构知识图谱构建，提升科学文献探索的检索相关性、主题一致性和可解释性。

Comments 18 pages, 7 figures, 3 tables

Breast-Rehab: A Postoperative Breast Cancer Rehabilitation Training Assessment System Based on Human Action Recognition

Breast-Rehab: 一种基于人体动作识别的术后乳腺癌康复训练评估系统

Zikang Chen, Tan Xie, Qinchuan Wang, Heming Zheng, Xudong Lu

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 Breast-Rehab通过结合人体动作识别与RAG框架，提供低成本的居家乳腺癌术后上肢康复训练评估系统，提升患者康复依从性。

Comments has been accepted by CHIP 2025

Development of an Agentic AI Model for NGS Downstream Analysis Targeting Researchers with Limited Biological Background

面向生物背景有限研究者的NGS下游分析代理AI模型开发

Donghyeon Lee, Dongseok Kim, Seokhwan Ko, Seo-Young Park, Junghwan Cho

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 本文提出了一种面向生物背景有限研究者的代理AI模型，通过自动化NGS下游分析、文献支持的解释和高级分析方法推荐，实现从基础数据处理到假设验证的无缝过渡。

Everything is Context: Agentic File System Abstraction for Context Engineering

一切皆为上下文：面向上下文工程的代理文件系统抽象

Xiwei Xu, Robert Mao, Quan Bai, Xuewu Gu, Yechao Li, Liming Zhu

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 本文提出一种基于文件系统的上下文工程抽象，通过统一挂载、元数据和访问控制，实现可验证的上下文管理，支持可问责和以人类为中心的AI协作。

Comments Submitted

Understanding Down Syndrome Stereotypes in LLM-Based Personas

理解基于大语言模型的虚拟人物中唐氏综合征刻板印象

Chantelle Wu, Peinan Wang, Nafi Nibras, Meida Li, Dajun Yuan, Zhixiao Wang, Jiahuan He, Mona Ali, Mirjana Prpa

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 本文研究了基于大语言模型的虚拟人物中唐氏综合征刻板印象的形成与检测，通过访谈揭示训练数据和界面设计对刻板印象的影响，并强调了参与式方法的重要性。

Deep Research: A Systematic Survey

深度研究：系统性综述

Zhengliang Shi, Yiqun Chen, Haitao Li, Weiwei Sun, Shiyu Ni, Yougang Lyu, Run-Ze Fan, Bowen Jin, Yixuan Weng, Minjun Zhu, Qiujie Xie, Xinyu Guo, Qu Yang, Jiayi Wu, Jujia Zhao, Xiaqiang Tang, Xinbei Ma, Cunxiang Wang, Jiaxin Mao, Qingyao Ai, Jen-Tse Huang, Wenxuan Wang, Yue Zhang, Yiming Yang, Zhaopeng Tu, Zhaochun Ren

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

AI总结 本文系统综述了深度研究系统，提出三阶段路线图，引入四个核心组件，并总结优化技术与评估标准，旨在推动该领域的发展。

Resolving Evidence Sparsity: Agentic Context Engineering for Long-Document Understanding

解决证据稀疏性：面向长文档理解的代理情境工程

Keliang Liu, Zizhi Chen, Mingcheng Li, Jingqun Tang, Dingkang Yang, Lihua Zhang

专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)；retriever(abstract)

AI总结 SLEUTH通过多代理框架解决长文档理解中的证据稀疏问题，提升多模态文档处理性能。

Generative Query Expansion with Multilingual LLMs for Cross-Lingual Information Retrieval

基于多语言大语言模型的生成式查询扩展用于跨语言信息检索

Olivia Macmillan-Scott, Roksana Goworek, Eda B. Özyiğit

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； University College London（伦敦大学学院） ； Queen Mary University of London（伦敦女王学院） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了多语言大语言模型在跨语言信息检索中的生成式查询扩展效果，发现查询长度和提示技术对性能影响显著，且不同语言间存在显著的检索性能差异。

What Drives Cross-lingual Ranking? Retrieval Approaches with Multilingual Language Models

什么推动跨语言排序？具有多语言语言模型的检索方法

Roksana Goworek, Olivia Macmillan-Scott, Eda B. Özyiğit

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； Queen Mary University of London（伦敦女王学院） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了跨语言检索中影响排序的因素，发现专门训练的密集检索模型和对比学习在低资源和跨脚本场景中表现更优，优于传统的翻译和单语言检索方法。

Proposal of an AI-Based Support Assistant for the ALICE-FIT Detector Setup at CERN

面向CERN ALICE-FIT探测器设置的基于AI的支持助手提案

Ignacy Mermer, Jakub Muszyński, Jakub Możaryn, Krystian Rosłon

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

AI总结 本文提出基于AI的助手，用于支持CERN ALICE-FIT探测器操作，通过结合LLMs和RAG管道，提供上下文感知的诊断与解决方案建议。

OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking

OmniThink: 通过思考扩展机器写作的知识边界

Zekun Xi, Wenbiao Yin, Jizhan Fang, Jialong Wu, Runnan Fang, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室，阿里巴巴集团） ； Zhejiang Key Laboratory of Big Data Intelligent Computing（浙江大数据智能计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 OmniThink通过模拟人类思考过程，提升机器写作的知识密度和原创性，解决传统方法在生成长文时的不足。

Comments EMNLP 2025

ChemBOMAS: Accelerated BO in Chemistry with LLM-Enhanced Multi-Agent System

Dong Han, Zhehong Ai, Pengxiang Cai, Shanya Lu, Jianpeng Chen, Zihao Ye, Shuzhou Sun, Ben Gao, Lingli Ge, Weida Wang, Xiangxin Zhou, Xihui Liu, Mao Su, Wanli Ouyang, Lei Bai, Dongzhan Zhou, Tao Xu, Yuqiang Li, Shufei Zhang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；hybrid retrieval(abstract)

Large Language Model Empowered Next-Generation MIMO Networks: Fundamentals, Challenges, and Visions

Zhe Wang, Jiayi Zhang, Hongyang Du, Ruichen Zhang, Dusit Niyato, Bo Ai, Khaled B. Letaief

机构 * State Key Laboratory of Advanced Rail Autonomous Operation（先进轨道交通自主运行状态关键实验室） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； School of Electronics and Information Engineering（电子与信息工程学院） ； University of Hong Kong（香港大学） ； College of Computing & Data Science（计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

Comments 9 pages, 4 figures, 1 table, to appear in Digital Communications and Networks

Simple Projection Variants Improve ColBERT Performance

Benjamin Clavié, Sean Lee, Rikiya Takehi, Aamir Shakir, Makoto P. Kato

机构 * Mixedbread AI and National Institute of Informatics (NII)（Mixedbread AI 和国家信息机构） ； Mixedbread AI ； Mixedbread AI and Waseda University（Mixedbread AI 和早稻田大学） ； University of Tsukuba and National Institute of Informatics (NII)（茨口大学 和国家信息机构） 纠错

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

UXer-AI Collaboration Process for Enhancing Trust

Harin Yoon, Dongwhan Kim, Changhoon Oh, Soojin Jun

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

Comments 18 pages, 7 figures, 6 tables

LLM meets ML: Data-efficient Anomaly Detection on Unstable Logs

Fatemeh Hadadi, Qinghua Xu, Domenico Bianculli, Lionel Briand

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

Comments Accepted by ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM) 2025

ReMoMask: Retrieval-Augmented Masked Motion Generation

Zhengdao Li, Siheng Wang, Zeyu Zhang, Hao Tang

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

Wired for Reuse: Automating Context-Aware Code Adaptation in IDEs via LLM-Based Agent

Taiming Wang, Yanjie Jiang, Chunhao Dong, Yuxia Zhang, Hui Liu

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)

Comments Accepted by ASE2025