RAG / 检索增强生成

Self-Organized Stigmergic Document Maps: Environment as a Mechanism for Context Learning

Vitorino Ramos, Juan J. Merelo

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

Comments 10 pages, 5 figures, at http://alfa.ist.utl.pt/~cvrm/staff/vramos/ref_42.html

Journal ref in AEB 2002, 1st Spanish Conference on Evolutionary and Bio-Inspired Algorithms, E. Alba, F. Herrera, J.J. Merelo et al. (Eds.), pp. 284-293, Centro Univ. de Merida, Merida, Spain, 6-8 Feb. 2002

Re-Finding Found Things: An Exploratory Study of How Users Re-Find Information

Robert G. Capra, Manuel A. Perez-Quinones

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

FinMetaMind: A Tech Blueprint on NLQ Systems for Financial Knowledge Search

FinMetaMind: 金融知识检索中自然语言查询系统的设计技术蓝图

Lalit Pant, Shivang Nagar

机构 * Independent Author（独立研究者） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：分类 cs.IR、cs.AI、cs.DB；vector search(comments)

AI总结 FinMetaMind提出了一种针对金融知识检索的NLQ系统设计，通过整合自然语言处理、搜索工程和向量数据模型，解决金融数据检索中的关键挑战。

Comments 8 pages, 8 figures, Information Retrieval, Natural Language Query, Vector Search, Embeddings, Named Entity Recognition, Large Language Models

Beyond Visual Similarity: Entity-Aligned Retrieval for Knowledge-Based Visual Question Answering

超越视觉相似度：面向基于知识的视觉问答的实体对齐检索

Hangrui Xu, Zhengxian Wu, Yunyao Yu, Zhuohong Chen, Rui Cong, Xiangwen Deng, Zhifang Liu, Peng Jiao, Haoqian Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 针对KB-VQA现有检索范式忽略实体语义对齐的缺陷，提出首个MLLM嵌入检索器KBMR，结合语义判别器与连续语义蒸馏目标，在Recall@1和VQA准确率上较CLIP基线实现显著提升。

Comments Accepted by ACM MM 2026

CustomDance: Customized 3D Dance Generation with Coarse-to-Fine Human-Centered Interactive Control

CustomDance：基于以人为中心的粗到细交互式控制的定制化3D舞蹈生成

Xulong Tang, Kaixing Yang, Xiaohu Guo, Prabhakaran Balakrishnan, Rawan Alghofaili

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 CustomDance是基于粗到细交互式控制的定制化3D舞蹈生成系统，通过三阶段流程实现AI辅助编舞，在定量和定性比较中优于基线，为用户提供全面控制。

Comments Accepted to SIGGRAPH Asia 2026

READ: A Retrieval-Alignment Diffusion Framework for Structure-based Drug Design

READ：一种用于基于结构的药物设计的检索-对齐扩散框架

Dong Xu, Zhangfan Yang, Junchuang Cai, Sisi Yuan, Zexuan Zhu, Jianqiang Li, Junkai Ji

机构 * School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shenzhen University（深圳大学） ； National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology（大数据系统计算技术国家工程实验室） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Nottingham Ningbo（诺丁汉大学宁波校区） ； Department of Computing（计算学院） 纠错

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

AI总结 针对现有SBDD模型忽略蛋白-配体复合物相似性及数据有限的问题，提出READ检索-对齐扩散框架，在标准化对接评估中表现优于现有方法，为早期药物计算命中物生成提供实用框架。

Comments 15 pages, 8 figures. Supplementary material is included as an ancillary file. Accepted for publication in IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics

Journal ref IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, pp. 1-15, 2026

LoKiFormer: Locality-aware Attention with Decoupled Knowledge Memory for Efficient Large Language Model Pretraining

LoKiFormer：面向高效大语言模型预训练的 locality-aware 注意力与解耦知识记忆

Qiuwu Chen, Zimo Liu, Yuchen Li, Ying Sun, Yifan Zhang, Zhijie Qiu, Zeng You, Ryan Dong, Simeng Ma, Yaofo Chen, Mingkui Tan

机构 * AIGCode ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Pazhou Laboratory（琶洲实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)

AI总结 针对LLM预训练效率问题，提出含局部融合注意力与知识记忆模块的LoKiFormer，使预训练收敛速度提升1.33倍，性能优于现有架构。

Comments Accepted by ICML 2026

Video2Track: From Real-World Interaction Videos to Steerable Adversarial Closed-Track Testing for Automated Driving Systems

Video2Track：从真实世界交互视频到自动驾驶系统的可操控对抗性封闭赛道测试

Mengjie Tian, Xinrui Zhang, Tianyu Li, Peizhi Zhang, Guirong Zhou, Haojie Feng, Junpeng Huang, Qixiang Zhang, Lu Xiong

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

AI总结 本文提出Video2Track框架，通过两个耦合模块将真实驾驶视频交互场景转化为可操控对抗性封闭赛道测试，可复现实景交互场景并生成可控变体，为ADS验证提供可扩展方案。

Learning from Failures: Retrieval-Centric CoT via Hard Negatives for Unified Multimodal Retrieval

从失败中学习：基于难负例的以检索为中心的思维链用于统一多模态检索

Zelong Sun, Jun Wang, Kaicheng Yang, Tiancheng Gu, Ziyong Feng, Zhiwu Lu

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 该研究提出UniME-R1框架，通过基于难负例的以检索为中心的思维链（RC-CoT）学习从检索失败中优化，在多模态检索基准上提升了性能。

Comments 26 pages,10 figures,14 Tables

Language-Guided Hypotheses Generation for Sparse SMEFT Analyses

用于稀疏SMEFT分析的语言引导假设生成

Ahmed Hammad, Veronica Sanz

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

AI总结 研究解决稀疏SMEFT分析中算符假设选择难题，提出开源llm4smeft框架，结合微调语言模型与检索增强生成，可本地运行且能生成候选算符及费希尔信息。

Comments 34 pages, 2 figures and 6 tables

VaRS-Doc: Interpretation-Aware Variant Representations via Latent Self-Probing for Visual Document Retrieval

VaRS-Doc：面向视觉文档检索的、通过潜在自探测实现的、具备解释感知能力的变体表示方法

Haocheng Wang, Tongkun Guan, Wei Shen, Xiaokang Yang

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

AI总结 本文针对视觉文档检索中固定文档表示难以适配不同查询意图的问题，提出VaRS-Doc框架，通过两阶段训练实现变体表示，在基准测试中达到最先进性能，解决了查询与文档编码的不匹配问题。

RIM: A Retrieval-In-Matching Framework for Cross-Domain Global Visual Localization of UAVs

RIM：无人机跨域全局视觉定位的检索匹配框架

Xin Li, Siyuan Duan, Shang Wang, Zhimin Mao, Bingliang Hu, Geng Zhang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 研究无人机跨域全局视觉定位问题，提出检索匹配框架RIM，通过采样参考视图、两阶段微调SALAD及冻结检索器蒸馏解码器等方法，在多数据集零样本评估中表现出色，建立了高效可部署的定位管道。

Comments 56 pages, 10 figures, and 18 tables. Supplementary material is included

CR-Refiner: An Object-Centric Optimal Transport Reranker for Edit-Conditioned 3D Scene Retrieval

CR-Refiner：用于编辑条件3D场景检索的以对象为中心的最优传输重排器

Hao Wu, Jinjing Zhu, Nanyu Wu, Qianyi Cai, Heyi Lin, Hao Wang, Hui Xiong

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 研究编辑条件3D场景检索问题，提出CR-Refiner重排器，通过冻结语言模型解析编辑、不平衡最优传输问题评分候选对象、轴条件结构先验及语言模型验证器细化结果，在不同基础检索器上提升了硬子集检索指标。

DeliCIR: Memory-Guided Test-Time Deliberation via Multi-Agent Collaboration for Composed Image Retrieval

DeliCIR: 用于组合图像检索的深思型测试时进化分层多智能体

Xingtian Pei, Yukun Song, Changwei Wang, Shunpeng Chen, Rongtao Xu, Shengpeng Xu, Shibiao Xu

机构 * Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（计算机网络与信息安全部重点实验室，教育部，山东计算机科学中心（济南国家超算中心），青岛科技大学（山东科学院）） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； School of Artificial Intelligence, Mohamed bin Zayed University（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 提出一种分层感知-深思框架PDF，通过分层多智能体架构、意图路由管理器、决策管理器及锦标赛式测试时缩放策略，实现经验自进化与测试时缩放定律在组合图像检索中的首次应用，在三个基准数据集上达到最优性能。

Comments 10 pages, 3 figures,4 tables

TARS: A Theory-of-Mind Agent for Personalized In-IDE Code Comprehension

TARS：用于个性化IDE内代码理解的心理理论智能体

Leopoldo Todisco, Antonio Della Porta, Stefano Lambiase, Fabio Palomba

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

AI总结 研究针对代码理解中LLM助手的不足，提出TARS智能体，基于心理理论范式，剖析开发者特点并调整解释，通过检索增强生成联系项目文档。实验表明它能提升效率、降低认知负荷，解释更适配开发者。

Comments Accepted at ICSME 2026, Tool Demonstration and Data Showcase Track

KD-Judge: A Knowledge-Driven Automated Judge Framework for Functional Fitness Movements on Edge Devices

KD-Judge：一种基于知识的自动化评判框架，用于边缘设备上的功能性健身动作

Shaibal Saha, Fan Li, Yunge Li, Arun Iyengar, Lucas Alves, Lanyu Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Oakland University, Rochester Hills, USA（计算机科学与工程系，奥克兰大学，罗切斯特希尔，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出KD-Judge，一种基于知识的自动化评判框架，用于在边缘设备上对功能性健身动作进行重复标准的自动评判，通过规则结构化和确定性规则系统提高效率和准确性。

Comments Accepted at IEEE/ACM CHASE 2026

Governing Generative AI Across Financial Institutions: A Framework for Generative AI Risk Control

跨金融机构治理生成式AI：符合SR 26-2要求的生成式AI风险控制框架

Dennis Mao, Alessandra Lin, Yixin Kang, Yiqing Wang

机构 * Citigroup（摩根大通） ； 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)

AI总结 针对SR 26-2未覆盖生成式AI的治理难题，本文提出兼容该监管规则的GAICF框架，将模型风险管理原则转化为分层控制结构，助力金融机构合规管控生成式AI应用。

LogiDroid: Individual Functional Test Generation via Business Logic Extraction and Adaptation

通过业务逻辑提取与适应的上下文感知功能测试生成

Yakun Zhang, Zihan Wang, Xinzhi Peng, Zihao Xie, Xiaodong Wang, Xutao Li, Dan Hao, Lu Zhang, Yunming Ye

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)

AI总结 LogiDroid通过业务逻辑提取与适应，实现上下文感知的功能测试生成，显著提升测试用例生成效率。

Comments Accepted by TOSEM (ACM Transactions on Software Engineering and Methodology) 2026

FedMark-FM: Auditable, Risk-Adjusted Data Markets for Federated Foundation-Model Adaptation

FedMark-FM：用于联邦基础模型适配的可审计、风险调整数据市场

Phat T. Tran-Truong, Xuan-Bach Le, Minh Nhat Nguyen

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)

AI总结 研究联邦基础模型适配中激励机制问题，提出FedMark-FM框架，将客户端视为工件卖家，用S3Val估计贡献，转换支付惩罚不良行为，经多任务评估表现出色，证明管道有序估值独特性，能在一定规模下保留专家。

Lynx: Progressive Speculative Quantization for accelerating KV Transfer in Long-Context Inference

Lynx: 渐进式推测量化加速长上下文推理中的KV传输

Wenchen Han, Gingfung Matthew Yeung, Marco Barletta, William Toner, Amory Hoste, Adam Barker

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 针对长上下文推理中KV缓存传输延迟问题，提出Lynx系统，通过将KV缓存分为高优先级Anchor流和低优先级Residual流，实现渐进式传输和推测解码，在降低首令牌延迟的同时保持高精度。

Comments 15 pages, 12 figures. This manuscript was originally submitted to SIGCOMM '26 in February 2026

Representation as a Bottleneck for Mechanistic Interpretability: The Manifestation Unit Protocol

表征作为机械可解释性的瓶颈：Manifestation Unit 协议

Hussein Chouman, Wataru Sasaki, Tomokazu Matsui, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto

机构 * Ubiquitous Computing Systems Laboratory, Nara Institute of Science and Technology, Nara, Japan（奈良先端科学技术大学院大学普适计算系统实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(abstract)

AI总结 提出 Manifestation Unit 协议，将组件分析结果组织为结构化字段，通过混合检索实现可重用和可查询，在视觉和语言模型上验证了其优于非结构化基线，并揭示了核心字段。

Comments 65 pages. Interactive demos: https://manifestation-xai.github.io/manifestation-transformers/ , https://manifestation-xai.github.io/manifestation-cnn

Think Harder and Don't Overlook Your Options: Revisiting Issue-Commit Linking with LLM-Assisted Retrieval

深入思考并不要忽视你的选项：重新审视基于LLM辅助检索的议题-提交链接

Cole Morgan, Muhammad Asaduzzaman, Shaiful Chowdhury, Shaowei Wang

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(abstract)

AI总结 本文重新评估了多种议题-提交链接恢复技术，通过比较不同检索方法和机器学习模型，发现密集检索优于稀疏检索，传统机器学习方法性能优于大语言模型。

RASR: Retrieval-Augmented Semantic Reasoning for Fake News Video Detection

RASR：基于检索的语义推理用于虚假新闻视频检测

Hui Li, Peien Ding, Jun Li, Guoqi Ma, Zhanyu Liu, Ge Xu, Junfeng Yao, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学计算机科学与信息安全学院） ； School of Computer and Big Data, Minjiang University（闽江学院计算机与大数据学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 本文提出RASR框架，通过跨实例语义解析器和检索器、领域引导多模态推理模块和多视图特征解耦融合模块，提升虚假新闻视频检测的准确性和跨域泛化能力。

Comments The paper needs revision, and the experiments need to be expanded

Exact and Deterministic Patch Descriptor Retrieval via Hierarchical Normalization

通过层次归一化实现精确且确定性的局部特征描述子检索

Koichi Sato

专题命中 检索器与排序 ：vector search(abstract)

AI总结 提出一种基于层次归一化的精确最近邻搜索方法，通过分支定界策略仅评估少量数据库条目，实现与穷举搜索相同的确定性结果，在UBC补丁数据集上获得12-14倍加速。

Comments 9 pages, 4 figures

Advanced Applications of Generative AI in Actuarial Science: Case Studies Beyond ChatGPT

生成AI在精算科学中的高级应用：超越ChatGPT的案例研究

Simon Hatzesberger, Iris Nonneman

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

AI总结 本文通过四个案例研究探讨生成AI在精算实践中的潜力，涵盖从早期神经网络到现代Transformer生成AI系统的发展，展示其在索赔预测、市场比较、车辆损坏分类及代码迁移中的应用，同时讨论监管与安全挑战。

Comments v3: Minor revision in response to peer review. Methodological and reproducibility refinements across the case studies and the governance section

Journal ref European Actuarial Journal (2026)

MythraGen: Two-Stage Retrieval Augmented Art Generation Framework

MythraGen：两阶段检索增强艺术生成框架

Quang-Khai Le, Cong-Long Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh city, Vietnam（胡志明市科学大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh city, Vietnam（越南国家大学） 纠错

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

AI总结 提出MythraGen框架，结合艺术检索与LoRA微调，通过检索与提示最相似的艺术图像微调Stable Diffusion，在WikiArt数据集上生成高质量、风格匹配的艺术作品。

Comments SOICT 2024

Fast-TurboQuant: A Multiplier-Free Online Vector Quantization Approach

Fast-TurboQuant：一种无乘法器的在线向量量化方法

Pedro M. R. Pereira, Felipe A. P. de Figueiredo, Rausley A. A. de Souza

机构 * National Institute of Telecommunications (Inatel)（国家电信研究所（Inatel）） 纠错

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

AI总结 提出Fast-TurboQuant，用结构化快速Johnson-Lindenstrauss变换替代密集随机旋转矩阵，实现无乘法器投影，在DBpedia数据集上获得19.7倍加速并提升召回率。

ReSiReg: Towards Spatially Consistent Semantics in Language-Conditioned Robotic Tasks

ReSiReg：面向语言条件机器人任务的空间一致语义

Simon Schwaiger, David Seyser, Alessandro Scherl, Wilfried Wöber, Gerald Steinbauer-Wagner

机构 * Graz University of Technology, Institute of Software Engineering and Artificial Intelligence（格拉茨技术大学，软件工程与人工智能研究所） ； University of Applied Sciences Technikum Wien, Department of Industrial Engineering（维也纳应用科技大学，工业工程系） ； University of Alicante, Department of Computer Technology（阿利坎特大学，计算机技术系） ； University of Natural Resources and Life Sciences, Institute for Integrative Nature Conservation Research（自然资源与生命科学大学，整合自然保护研究 institute） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(abstract)

AI总结 提出ReSiReg方法，通过重构空间一致的VLM中间特征，改善密集语言接地检索，在OVSS和3D映射中提升空间一致性，并发布紧凑的25M参数VLM模型。

Pareto Optimal Re-ranking with Semi-Automated Content Credibility Detection

基于半自动化内容可信度检测的帕累托最优重排序

Yigit Ege Bayiz, Arash Amini, Ufuk Topcu

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

AI总结 提出一种双目标优化方法，通过最小化斯皮尔曼脚距保持原始排序，同时最大化内容可信度，并设计半自动化管道结合检索增强与人工核查分配可信度分数，在X平台数据上实现帕累托最优前沿偏差不超过7%。

Comments Submitted to CDC 2026

Mind Companion: An Embodied Conversational Agent for Process-Based Psychotherapy

Mind Companion: 一种用于基于过程心理治疗的具身对话代理

Sofie Kamber, Lukas Diebold, Pascal Riachi, Stella Brogna, Andrew Gloster, Rafael Wampfler

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

AI总结 提出Mind Companion，一种基于大语言模型的具身对话代理，通过多层级心理分析与过程治疗原则，实时分析客户陈述并生成回应，评估显示GPT-5.2在多个维度上优于人类治疗师。

Journal ref 2026 IEEE 14th International Conference on Healthcare Informatics (ICHI), Minneapolis, MN, June 1-3, 2026, pp. 980-989