RAG / 检索增强生成

From Overload to Insights: How AI Agents Can Support Scientists in Analyzing Complex Data

从过载到洞察：人工智能代理如何支持科学家分析复杂数据

Tim Fuchs, Luca Gelisio, Steffen Hauf, Walid Maalej

机构 * European XFEL（欧洲X射线自由电子激光设施） 纠错

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

AI总结 针对欧洲XFEL科学家分析复杂数据面临的挑战，设计并评估智能AI系统。采用设计科学研究方法，经多项研究开发并评估两原型，确定关键挑战，得出对AI代理的要求及设计建议，为开发可维护的AI支持提供指导。

Comments Accepted for publication at the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution

RADD: Retrieval-Augmented Discrete Diffusion for Multi-Modal Knowledge Graph Completion

RADD：基于检索的离散扩散用于多模态知识图谱补全

Guanglin Niu, Bo Li

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出RADD框架，通过分离检索与重排序过程，提升多模态知识图谱补全的性能，实验表明其在多个基准上表现最佳。

Comments 13 pages, 3 figures, 8 tables

Scientific Claim-Source Retrieval Revisited: A Comparative Study of Style Transfer and Re-Ranking

科学声明-来源检索再探讨：风格迁移与重新排序的比较研究

Tobias Schreieder, Harsh Khandelwal, Yu-Ling Zhong, Michael Färber

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

AI总结 研究社交媒体科学声明源检索难题，对比稀疏和密集检索模型，发现翻译声明、纳入元数据、风格迁移及新型重新排序方法可提升检索性能，基于验证的重新排序效果最佳，MRR@5达0.758。

Comments Accepted at CLEF 2026 (Best of Labs)

Scalable LLM Agent Tool Access in the Cloud

云中可扩展的大语言模型智能体工具访问

Mingxin Li, Enge Song, Yueshang Zuo, Xiaodong Liu, Rong Wen, Qiang Fu, Gianni Antichi, Jian He, Jing Tie, Zhou Shao, Xiaobo Xue, Xiong Xiao, Luyao Zhong, Shaokai Zhang, Jiangu Zhao, Jianyuan Lu, Shize Zhang, Xiaoqing Sun, Changgang Zheng, Zihao Fan, Haonan Li, Tian Pan, Xiaomin Wu, Yang Song, Xing Li, Biao Lyu, Meng Li, Haipeng Dai, Guihai Chen, Shunmin Zhu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Fudan University（复旦大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型智能体在云环境下工具访问问题，提出云规模网关系统，通过打破直接连接模型等整合多种功能，实现高召回率、扩展工具访问数量、提高准确性并减少时间和令牌使用量，还分享了部署经验。

Multi-Scale ViT Inference with Habitat-Fit Priors and kNN Retrieval for Multi-Species Plant Identification

基于栖息地适应先验和kNN检索的多尺度ViT推理用于多物种植物识别

Alper Erten, Murilo Gustineli, Adrian Cheung

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 针对植被样方图像多物种植物识别难题，基于微调的DINOv2 ViT-L/14分类器，采用多尺度切片分解、kNN检索、栖息地适应降级等方法，在PlantCLEF 2026挑战赛中获第三名，私有排行榜宏F1为0.43902。

What Would You Click? Personalized Video Thumbnail Generation with Preference-aware Highlight Retrieval

你会点击什么？基于偏好感知高光检索的个性化视频缩略图生成

Zhiyu He, Zecheng Zhao, Tong Chen, Zi Huang, Yiqun Liu, Min Zhang

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

AI总结 研究针对视频平台个性化视频缩略图生成问题，提出两阶段框架，先通过偏好感知检索选取视觉锚点，再经VLM引导的扩散管道生成缩略图，实验和用户研究证明该方法性能优且能提升用户参与度。

Multilingual Semantic Retrieval for Apple Music Search

苹果音乐搜索的多语言语义检索

Vishalaksh Aggarwal, Kevin Sebastian, Vivek Kanojiya, Leo Le, Nick Tucey, Santosh Shankar

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

AI总结 研究苹果音乐多语言搜索问题，提出基于暹罗双编码器并微调的多语言语义检索系统，经混合检索架构集成。该系统离线和在线测试效果良好，提升了搜索召回率，尤其改善了难查询的表现，是平台较大的搜索质量改进。

Comments Accepted to the Industry Track of the 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2026)

BackgroundMellow: A Multi-Modal Cohesive Framework for Narrative-Driven Rich Cinematic Soundscape Generation

BackgroundMellow：一种用于叙事驱动的丰富电影音效生成的多模态凝聚框架

Ajitesh Jamulkar, Aritra Hazra

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格布尔分校） 纠错

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

AI总结 多模态AI中为文本叙事生成电影音效困难，BackgroundMellow框架将其视为编排与信号处理问题，通过主 - 专家架构、Tango2模型、背景音乐检索器及NLP模块实现，经实验验证在时间同步等方面有效。

Comments 7 pages

Large Behavior Model: A Promptable Digital Twin of the Retail Customer

大型行为模型：零售客户的可提示数字孪生体

Wachiravit Modecrua, Krittin Pachtrachai, Touchapon Kraisingkorn

机构 * Amity Research and Application Center (ARAC), Amity AI Holdings Co., Ltd.（友好研究与应用中心（ARAC），友好人工智能控股有限公司） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决客户行为建模问题，提出大型行为模型（LBM），通过统一公式从零售交易学习客户决策，经多种训练方式优化。该模型在多任务中表现出色，消融研究揭示各因素作用，为客户数字孪生体和行为模拟提供可扩展基础。

Comments 17 pages, 5 figures

Retrieving a Set, Not Independent Passages: Set-Level Compatibility Learning for Efficient Set Exploration

检索一个集合，而非独立段落：用于高效集合探索的集合级兼容性学习

Mooho Song, Jay-Yoon Lee

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

AI总结 针对多跳问答等任务中证据段落选择问题，提出集合级检索框架，通过查询-集合兼容性评分训练，用ParaSet和SetCE两个评分器实例化，提升了检索性能及下游问答任务性能，且集合级检索器有互补特性。

GORIO: GPU-Centered Remote I/O for Graph ANNS over NVMe-oF

GORIO：基于NVMe-oF的图近似近邻搜索的以GPU为中心的远程I/O

Gen Zhang, Wenhao Gu, Shan Huang, Xinhai Chen

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

AI总结 研究针对图近似近邻搜索中大型向量索引超单GPU服务器内存问题，提出GORIO系统，将以GPU为中心的本地I/O扩展到远程存储，设计两层架构，实验表明其性能大幅提升。

MetaSkill-Evolve: Recursive Self-Improvement of LLM Agents via Two-Timescale Meta-Skill Evolution

MetaSkill-Evolve：基于双时间尺度元技能演化的大语言模型智能体递归自改进方法

Zefeng Wang, Minxi Yan, Jinhe Bi, Sikuan Yan, Volker Tresp, Yunpu Ma

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； MCML ； MemAgents Lab（MemAgents实验室） 纠错

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

AI总结 针对现有自改进智能体演化非递归的局限，提出双时间尺度框架，任务技能与元技能分层递归演化，在三类基准上显著提升测试精度。

A Retrieval-Augmented Framework for Detecting and Resolving Pragmatic Ambiguities in Natural Language Requirements

一种用于检测和解决自然语言需求中语用歧义的检索增强框架

Pavithra PM Nair, Preethu Rose Anish

机构 * Tata Consultancy Services（塔塔咨询公司） 纠错

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

AI总结 研究自然语言需求中的语用歧义，利用检索增强技术和不同领域知识库模拟不同专业利益相关者，生成候选消歧需求并验证，评估该方法在需求文档上的效果。

AGL-1: The Enterprise AI Governance Layer as a Control Plane for Trusted Enterprise Intelligence

AGL-1：作为可信企业智能控制平面的企业人工智能治理层

Roopam W. Sure

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 研究企业人工智能从实验走向运营面临的治理挑战，介绍AGL-1企业人工智能治理层这一参考模型，基于相关原则将治理问题从检索控制扩展到全执行路径治理，定义七个治理领域。

Comments 16 pages, 1 figure; independent technical report

Reinforcement Learning for Evidence-Seeking Diagnostic Reasoning with Large Language Models

基于强化学习的大语言模型证据寻求诊断推理

Shengyi Hua, Kangzhe Hu, Conghui He, Xiaofan Zhang, Shaoting Zhang

机构 * Qing Yuan Research Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学清源研究院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新院） ； Shanghai AI Laboratoty（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 将医学诊断形式化为迭代证据寻求任务，利用带可验证奖励的强化学习，引入基于检索增强生成的检查模拟器，使大语言模型从被动响应转变为自主助手。

Hawk: Harnessing Hardware-Aware Knowledge for High-Performance NPU Kernel Generation

Hawk：利用硬件感知知识生成高性能NPU内核

Junyi Wen, Ruiyan Zhuang, Yongjia Xu, Pengtu Li, Rui Zou, Hongyi Chen, Chingman Wan, Puxu Yang, Wuhui Chen, Yanlin Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Greater Bay Area National Technology Innovation Center（粤港澳大湾区国家技术创新中心） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 提出Hawk框架，通过运行时知识合成、瓶颈感知检索和效果驱动蒸馏三个模块，将NPU内核生成准确率从49.4%提升至80.0%，执行速度最高提升2.2倍。

Why teaching resists automation in an AI-inundated era: Human judgment, non-modular work, and the limits of delegation

为何在人工智能泛滥的时代教学抵抗自动化：人类判断、非模块化工作与委托的局限

Songhee Han

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在人工智能普及背景下，教学工作难以自动化的原因，指出教学本质上具有解释性、关联性和专业判断，无法被完全自动化或委托给技术。

Comments Revised version; accepted for publication in TechTrends

CausalSteward: An Agentic Divide-Conquer-Combine Copilot for Causal Discovery

CausalSteward: 一种用于因果发现的智能分治-合并副驾驶

Nicholas Tagliapietra, Gian Lorenzo Marchioni, Moritz Willig, Juergen Luettin, Lavdim Halilaj, Kristian Kersting

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

AI总结 提出CausalSteward多智能体框架，通过分治策略将高维变量迭代划分并分别分析，融合先验知识与数据驱动方法，解决因果可识别性问题。

Diagnosing and Mitigating Retrieval Bottlenecks in LLM-Based Cold-Start Recommendation

诊断与缓解基于LLM的冷启动推荐中的检索瓶颈

Zhe Dong, Fang Qin, Manish Shah, Yicheng Wang

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

AI总结 本文通过五领域基准测试发现，在冷启动场景下，LLM重排序器受限于检索覆盖率低（4.6-22.9%），提出LHF混合融合层作为检索侧基线，恢复17-61%的oracle覆盖空间，但端到端实验显示非LLM排序与LLM重排序之间存在不匹配。

Comments 17 pages, 6 figures, 13 tables

CLOSER-VLN: Closed-Loop Self-Verified Retrieval-Augmented Reasoning for Aerial Vision-Language Navigation

CLOSER-VLN：面向空中视觉语言导航的闭环自验证检索增强推理

Shaoxuan Li, Xiangyu Dong, Xiaoguang Ma, Junfeng Chen, Haoran Zhao, Yaoming Zhou

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

AI总结 提出CLOSER方法，通过闭环的推理、验证、检索和纠正机制，解决空中VLN中开放循环决策导致的误差累积问题，在CityNav基准上取得32.01% SR和21.28% SPL。

Generative Retrieval via Diffusion Transformer with Metric-Ordered Sequence Training and Hybrid-Policy Preference Optimization

基于扩散Transformer的生成式检索：度量有序序列训练与混合策略偏好优化

Chenghao Liu, Yu Zhang, Zhongtao Jiang, Kun Xu, Zhenwei An, Renzhi Wang, Zhao Wang, Jiachen Zhang, Yuxiao Zhang, Kun Xu, Songfang Huang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对模式保持的属性检索任务，提出MO-DiT+HPPO框架，通过度量有序训练和混合策略偏好优化，在八个领域分割中七个取得显著提升。

Adaptive Re-Ranking

自适应重排序

Ata Cinar Genc, Emir Kaan Korukluoglu, James Allan

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

AI总结 提出基于效用的自适应重排序框架，通过查询路由选择不同复杂度的排序模型，在保持检索质量的同时显著降低延迟和计算成本。

Comments 7 pages

Cross-Lingual Exploration for Parametric Knowledge

跨语言探索参数化知识

Elisha Diskind, Itamar Trainin, Uri Shaham, Leshem Choshen, Idan Szpektor, Omri Abend

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； Google Research（谷歌研究） ； MIT, IBM-MIT Watson AI Lab（麻省理工学院与IBM-麻省理工 Watson人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究通过跨语言提示策略探索大型语言模型中的隐藏事实知识，发现跨语言探索能显著提升知识迁移和事实召回，比单语言扩展更高效，并改善跨语言一致性。

Comments 29 pages, 5 figures, preprint

INSPIRE: Intent-aware Neural Sponsored Product Retrieval for E-commerce

INSPIRE：面向电子商务的意图感知神经赞助商品检索

Shasvat Desai, Hong Yao, Utkarsh Porwal, Kuang-chih Lee

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

AI总结 针对电商搜索中用户意图与商品不匹配问题，提出INSPIRE框架，利用结构化意图信号（如品牌、口味、饮食限制）增强查询与赞助商品的匹配，通过弱监督意图学习和大模型蒸馏实现精准检索。

Comments Accepted to ACM SIGIR E-commerce Workshop, 2026

CRAwLeR -- Cross-Reference Aware Legal Retrieval

CRAwLeR -- 交叉引用感知的法律检索

Maciej Jalocha, William Michelsen

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

AI总结 针对法律文档中的交叉引用，提出CRAwLeR流水线，生成需要上下文的查询并构建数据集，实验表明约80%的查询真正需要上下文，最佳Recall@10为55%-59%。

Comments 26 pages, 18 figures

AI Agents Can Already Autonomously Perform Experimental High Energy Physics

AI智能体已能自主执行实验高能物理研究

Eric A. Moreno, Samuel Bright-Thonney, Andrzej Novak, Dolores Garcia, Philip Harris

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（国家科学基金会人工智能与基本相互作用研究所） ； CERN（欧洲核子研究中心） 纠错

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

AI总结 基于大语言模型的AI智能体自主执行高能物理分析全流程，提出JFC框架整合文献检索与多智能体审查，在ALEPH、DELPHI和CMS开放数据上验证，首次由AI自主产生新颖物理结果，旨在减轻技术负担而非取代物理学家。

Retrieval-Augmented Anatomical Guidance for Text-to-CT Generation

检索增强的解剖引导用于文本到CT生成

Daniele Molino, Camillo Maria Caruso, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering, Università Campus Bio-Medico di Roma, Rome, Italy（人工智能与计算机系统单位，工程系，罗马生物医学大学，意大利罗马） ； Department of Diagnostics and Intervention, Biomedical Engineering and Radiation Physics, Umeå University, Umeå, Sweden（诊断与介入系，生物医学工程与放射物理，乌梅大学，瑞典乌梅） 纠错

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

AI总结 提出检索增强方法，通过检索相关临床案例的解剖标注作为结构代理，注入文本条件潜在扩散模型，实现文本到CT生成中语义与解剖信息的融合，提升图像保真度和临床一致性。

PACMS: Submodular Context Selection as a Pluggable Engine for LLM Agents

PACMS: 作为LLM代理可插拔引擎的子模上下文选择

Manu Ghulyani, Arunabh Singh, Karan Bharadwaj, Ankit Nath, Suranjan Goswami

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

AI总结 提出PACMS，一种基于子模函数最大化的上下文选择方法，在提示组装时按相关性从会话、记忆和工具输出中挑选内容，替代截断机制，提升长对话中的信息保持能力。

Measuring Curriculum Alignment across Topical Coverage, Competency, and Cognitive Depth: A Longitudinal Framework Applied to CS2013 and CS2023

衡量课程在主题覆盖、能力与认知深度上的一致性：应用于CS2013和CS2023的纵向框架

Sherzod Turaev, Mary John, Saja Aldabet, Mamoun Awad, Nazar Zaki, Khaled Shuaib

机构 * United Arab Emirates University（阿联酋大学） ； Abu Dhabi Polytechnic（阿布扎比理工学院） 纠错

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

AI总结 提出一种人机协同流程，通过语义检索与人工确认，纵向衡量计算机科学课程对CS2013和CS2023指南的覆盖情况，发现课程覆盖稳定但新指南对认知深度要求更高。

Comments 24 pages, 5 figures, 8 tables

Telenor Nordics Customer Service self-help corpus

Telenor Nordics 客户服务自助语料库

Mike Riess

机构 * Research and Innovation, Telenor Group（Telenor集团研究与创新） 纠错

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

AI总结 本文构建了一个包含芬兰语、丹麦语、挪威语和瑞典语的多语言客户服务自助语料库，共1122篇文档，用于支持北欧NLP和信息检索研究。

Comments 8 pages, 2 figures, 5 tables. Submitted to Nordic Machine Intelligence. Dataset: https://zenodo.org/records/19493152

Journal ref Nordic Machine Intelligence 6(1), 2026