RAG / 检索增强生成

Nek Minit: Harnessing Pragmatic Metacognitive Prompting for Explainable Sarcasm Detection of Australian and Indian English

Ishmanbir Singh, Dipankar Srirag, Aditya Joshi

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

Comments ALTA 2025 (Best Paper Honorable Mention). Camera-ready

CustomIR: Unsupervised Fine-Tuning of Dense Embeddings for Known Document Corpora

Nathan Paull

机构 * Valkyrie Andromeda（瓦尔基里安德墨达） 纠错

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

LimRank: Less is More for Reasoning-Intensive Information Reranking

Tingyu Song, Yilun Zhao, Siyue Zhang, Chen Zhao, Arman Cohan

机构 * Yale NLP Lab（耶鲁大学自然语言处理实验室） 纠错

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

Comments EMNLP 2025 Main (Short)

Agent KB: Leveraging Cross-Domain Experience for Agentic Problem Solving

Xiangru Tang, Tianrui Qin, Tianhao Peng, Ziyang Zhou, Daniel Shao, Tingting Du, Xinming Wei, Peng Xia, Fang Wu, He Zhu, Ge Zhang, Jiaheng Liu, Xingyao Wang, Sirui Hong, Chenglin Wu, Hao Cheng, Chi Wang, Wangchunshu Zhou

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

AI PB: A Grounded Generative Agent for Personalized Investment Insights

Daewoo Park, Suho Park, Inseok Hong, Hanwool Lee, Junkyu Park, Sangjun Lee, Jeongman An, Hyunbin Loh

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

Comments Under Review

FlexiDataGen: An Adaptive LLM Framework for Dynamic Semantic Dataset Generation in Sensitive Domains

Hamed Jelodar, Samita Bai, Roozbeh Razavi-Far, Ali A. Ghorbani

机构 * Canadian Institute for Cybersecurity（加拿大网络安全研究所） ； Faculty of Computer Science（计算机科学学院） ； University of New Brunswick（新不伦瑞克大学） 纠错

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

Program of Thoughts for Financial Reasoning: Leveraging Dynamic In-Context Examples and Generative Retrieval

Subhendu Khatuya, Shashwat Naidu, Pawan Goyal, Niloy Ganguly

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡格鲁分校） 纠错

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

Comments This work has been accepted for publication in the Main Conference of the Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) 2025

SaraCoder: Orchestrating Semantic and Structural Cues for Resource-Optimized Repository-Level Code Completion

Xiaohan Chen, Zhongying Pan, Quan Feng, Yu Tian, Shuqun Yang, Mengru Wang, Lina Gong, Yuxia Geng, Piji Li, Xiang Chen

机构 * MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence（信息科技模式分析与机器智能国家重点实验室） ； College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Huaneng Information Technology Co Ltd（华能信息技术有限公司） ； Hunan Vanguard Group Corporation Co Ltd（湖南 Vanguard集团有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； PowerChina Huadong Engineering Co Ltd（国家电网华东工程有限公司） 纠错

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

The Idola Tribus of AI: Large Language Models tend to perceive order where none exists

Shin-nosuke Ishikawa, Masato Todo, Taiki Ogihara, Hirotsugu Ohba

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence and Science, Rikkyo University（人工智能与科学研究生院，立命馆大学） ； Strategic Digital Business Unit, Mamezou Co., Ltd.（战略数字商务部，麦迈株式会社） 纠错

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

Comments 14 pages, 3 figures, accepted to Findings of EMNLP 2025

Human-inspired Episodic Memory for Infinite Context LLMs

Zafeirios Fountas, Martin A Benfeghoul, Adnan Oomerjee, Fenia Christopoulou, Gerasimos Lampouras, Haitham Bou-Ammar, Jun Wang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

Journal ref Proc. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2025

Toward a Safer Web: Multilingual Multi-Agent LLMs for Mitigating Adversarial Misinformation Attacks

Nouar Aldahoul, Yasir Zaki

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） 纠错

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

MarketSenseAI 2.0: Enhancing Stock Analysis through LLM Agents

George Fatouros, Kostas Metaxas, John Soldatos, Manos Karathanassis

机构 * George Fatouros 1,2（乔治·法图罗斯（1,2）） ； Kostas Metaxas 1,3（科斯塔斯·梅塔克斯（1,3）） ； John Soldatos 2（约翰·索拉托斯（2）） ； Manos Karathanassis 3（曼纳斯·卡拉塔西斯（3）） 纠错

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

Comments 25 pages, 7 figures, Under review at Financial Innovation (FIN)

RJE: A Retrieval-Judgment-Exploration Framework for Efficient Knowledge Graph Question Answering with LLMs

Can Lin, Zhengwang Jiang, Ling Zheng, Qi Zhao, Yuhang Zhang, Qi Song, Wangqiu Zhou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Deqing Alpha Innovation Institute（德清Alpha创新研究院） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

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

Comments 18 pages, 9 figures

Retrieval-augmented GUI Agents with Generative Guidelines

Ran Xu, Kaixin Ma, Wenhao Yu, Hongming Zhang, Joyce C. Ho, Carl Yang, Dong Yu

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） 纠错

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

Comments Accepted to EMNLP 2025 (Main Conference)

AIRwaves at CheckThat! 2025: Retrieving Scientific Sources for Implicit Claims on Social Media with Dual Encoders and Neural Re-Ranking

Cem Ashbaugh, Leon Baumgärtner, Tim Gress, Nikita Sidorov, Daniel Werner

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

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

Comments CLEF 2025 (Conference and Labs of the Evaluation Forum)

SciRerankBench: Benchmarking Rerankers Towards Scientific Retrieval-Augmented Generated LLMs

Haotian Chen, Qingqing Long, Meng Xiao, Xiao Luo, Wei Ju, Chengrui Wang, Xuezhi Wang, Yuanchun Zhou, Hengshu Zhu

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

CodeRAG: Finding Relevant and Necessary Knowledge for Retrieval-Augmented Repository-Level Code Completion

Sheng Zhang, Yifan Ding, Shuquan Lian, Shun Song, Hui Li

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing Ministry of Education of China（教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室） ； Xiamen University（厦门大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

Comments EMNLP 2025

Improving Context Fidelity via Native Retrieval-Augmented Reasoning

Suyuchen Wang, Jinlin Wang, Xinyu Wang, Shiqi Li, Xiangru Tang, Sirui Hong, Xiao-Wen Chang, Chenglin Wu, Bang Liu

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

Comments Accepted as a main conference paper at EMNLP 2025

Proof-Carrying Numbers (PCN): A Protocol for Trustworthy Numeric Answers from LLMs via Claim Verification

Aivin V. Solatorio

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

HierTOD: A Task-Oriented Dialogue System Driven by Hierarchical Goals

Lingbo Mo, Shun Jiang, Akash Maharaj, Bernard Hishamunda, Yunyao Li

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Adobe Inc.（Adobe公司） 纠错

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

Comments Accepted to DaSH Workshop at VLDB 2025

ERank: Fusing Supervised Fine-Tuning and Reinforcement Learning for Effective and Efficient Text Reranking

Yuzheng Cai, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Mingxin Li, Pengjun Xie, Weiguo Zheng

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

Uncovering the Bigger Picture: Comprehensive Event Understanding Via Diverse News Retrieval

Yixuan Tang, Yuanyuan Shi, Yiqun Sun, Anthony Kum Hoe Tung

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

Comments Accepted by EMNLP 2025

Test-Time Scaling Strategies for Generative Retrieval in Multimodal Conversational Recommendations

Hung-Chun Hsu, Yuan-Ching Kuo, Chao-Han Huck Yang, Szu-Wei Fu, Hanrong Ye, Hongxu Yin, Yu-Chiang Frank Wang, Ming-Feng Tsai, Chuan-Ju Wang

机构 * Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica（资讯科技创新研究所以） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； Department of Computer Science, National Chengchi University（国立政治大学计算机科学系） 纠错

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

CLAP: Coreference-Linked Augmentation for Passage Retrieval

Huanwei Xu, Lin Xu, Liang Yuan

机构 * School of Computer and Mathematical Sciences, The University of Adelaide（计算机与数学科学学院，阿德莱德大学） 纠错

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

Comments This paper has been accepted by CIKM 2025

Sparse and Dense Retrievers Learn Better Together: Joint Sparse-Dense Optimization for Text-Image Retrieval

Jonghyun Song, Youngjune Lee, Gyu-Hwung Cho, Ilhyeon Song, Saehun Kim, Yohan Jo

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） ； NAVER Corporation（NAVER公司） 纠错

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

Comments accepted to CIKM 2025 short research paper track

ALAS: Autonomous Learning Agent for Self-Updating Language Models

Dhruv Atreja

机构 * Dhruv Atreja（独立研究者） 纠错

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

PathGPT: Reframing Path Recommendation as a Natural Language Generation Task with Retrieval-Augmented Language Models

Steeve Cuthbert Marcelyn, Yucen Gao, Yuzhe Zhang, Xiaofeng Gao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AutoChemSchematic AI: Agentic Physics-Aware Automation for Chemical Manufacturing Scale-Up

Sakhinana Sagar Srinivas, Shivam Gupta, Venkataramana Runkana

机构 * Tata Research Development（塔塔研究发展） ； Design Center, Bangalore（设计中心，班加罗尔） 纠错

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

ASPD: Unlocking Adaptive Serial-Parallel Decoding by Exploring Intrinsic Parallelism in LLMs

Keyu Chen, Zhifeng Shen, Daohai Yu, Haoqian Wu, Wei Wen, Jianfeng He, Ruizhi Qiao, Xing Sun

机构 * Youtu Team（你Tube团队） 纠错

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

Comments 20 pages, 9 figures

Improving Document Retrieval Coherence for Semantically Equivalent Queries

Stefano Campese, Alessandro Moschitti, Ivano Lauriola

机构 * Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

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