Qiskit Code Migration with LLMs
使用大语言模型进行Qiskit代码迁移
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(abstract)
AI总结 针对量子软件开发套件版本演进导致的代码维护问题，提出结合大语言模型与检索增强生成（RAG）的混合方法，利用自动生成的迁移场景分类体系引导模型，实现Qiskit代码跨版本自动迁移，有效减少幻觉并提升迁移建议质量。
AI 大模型
RAG / 检索增强生成
检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。
1. 图谱与结构化RAG 90 篇
ScalableRAG: High-Quality RAG at Zero Ingestion Cost
ScalableRAG：零摄入成本下的高质量检索增强生成
机构 * Cohesity（科赫思）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究提出零摄入成本的ScalableRAG及有限摄入的改进版本，通过维护工作区实现即时聚合推理，在六个语料库测试中表现出色，平均准确率大幅超越基线，还通过固定LLM调用次数等进一步提升大规模时的准确率。
Energy Constrained Hierarchical Underwater Monitoring via Local Multi-Agent RAG
通过局部多智能体RAG实现能量受限的分层水下监测
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,title_cn)；分类 cs.IR
AI总结 针对海洋生物监测受能量等限制的问题，提出结合边缘传感与局部推理的低功耗水下监测架构，采用分层设计，利用特定嵌入、识别层及多智能体框架，经案例研究评估，实现低功耗连续传感与局部多模态智能结合，减少能耗与通信开销。
Comments Contains 25 pages, 11 figures. To be submitted to Elsevier Ocean Engineering
SchemaLink: An Intelligent Web Editor for LinkML Schema Curation
SchemaLink：用于LinkML模式管理的智能Web编辑器
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI、cs.DB
AI总结 本文提出基于Web的SchemaLink，通过图形化语言和RAG方法简化LinkML模式的设计与管理，生成高质量模式，相关资源开源提供。
GADR: Gathering Architecture Decision Records from Meeting Transcriptions
GADR：从会议转录文本中收集架构决策记录
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出多智能体自校正工作流GADR，从原始会议转录文本提取架构决策并生成Nygard格式ADR，经评估其效果优于零样本、少样本基线，还探讨了RAG丰富化的权衡及自动架构文档可追溯性问题。
A Structured Knowledge Infrastructure for Domain-Specific Data Asset Discovery
面向领域特定数据资产发现的结构化知识基础设施
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI、cs.DB
AI总结 针对企业数据分析智能体检索数据资产的失效问题，提出两层解决方案，经小红书广告数据仓库验证，可大幅提升检索准确率与知识覆盖率，降低延迟。
Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables. Submitted to DAI 2026 Industry Track
AgentKGV: Agentic LLM-RAG Framework with Two-Stage Training for the Fact Verification of Knowledge Graphs
AgentKGV：用于知识图谱事实验证的两阶段训练的智能语言模型-检索增强生成框架
机构 * SungKyunKwan University（成均馆大学） ； NAVER（纳维）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对知识图谱事实错误验证难题，提出AgentKGV框架，集成动态路由等处理表面形式不匹配。引入两阶段训练策略，在开放域T-REx基准上，该框架提升了宏观F1，减少搜索调用次数，提高了验证准确性和效率。
SchemaRAG: Dynamic Large Schema Reduction for LLM-driven Structured Information Extraction
SchemaRAG：面向LLM驱动的结构化信息提取的动态大规模模式缩减
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI
AI总结 针对大规模模式导致LLM提取结构化信息时成本高、性能下降的问题，提出SchemaRAG框架，通过检索增强动态缩减输出模式空间，在医疗和电商数据集上实现F1提升8.8%、延迟降低47%、令牌成本降低48%。
Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 6: Industry Track), pages 1114-1127, San Diego, California, USA, July 2026. Association for Computational Linguistics
Ground Then Rank: Revisiting Knowledge-Based VQA with Training-Free Entity Identification
先定位再排序：基于知识的视觉问答中无训练实体识别的再探讨
机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； AT&T Chief Data Office（AT&T首席数据办公室）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL
AI总结 针对知识型视觉问答中实体与证据双重定位瓶颈，提出解耦实体识别与段落排序的无训练IBA框架，利用MLLM候选名称选择与文本重排序器，在降低复杂度同时提升性能。
Comments Accepted by ACL 2026 Findings. Project page https://github.com/VAN-QIAN/ACL26-IBA/
Didact: A Cross-Domain Capability Discovery System for Defence
Didact：面向国防的跨领域能力发现系统
机构 * University of New South Wales, Sydney, Australia（新南威尔士大学，悉尼，澳大利亚） ； Cyndr.ai, Australia（Cyndr.ai，澳大利亚）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出Didact原型系统，通过构建知识图谱和复合检索增强生成管道，整合异构国防报告与政策文档，支持自然语言对话和可视化证据追溯，解决跨领域能力发现碎片化问题。
Comments Under Review at CIKM 2026 (System Demonstration Track)
WIP: LLM Odyssey: A Game-Based Platform for Teaching LLM Engineering Concepts
工作进展：LLM奥德赛：一个基于游戏的LLM工程概念教学平台
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究介绍开源游戏平台LLM奥德赛，含13个交互式游戏，覆盖LLM工程多主题，按布鲁姆分类设三个学习层级，已在加拿大学院初步部署，将开展50人混合方法评估。
Comments 5 pages, 4 figures. Accepted at the 2026 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE 2026), Work in Progress track
Automatic Knowledge Graph Construction and Query for Earthquake Catalogs
地震目录的自动知识图谱构建与查询
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对地震目录中开放性问题解答受限的情况，应用GraphRAG直接处理原始表格记录，构建可查询知识图谱，经评估改进并识别陷阱，提供实用查询接口，确保结果准确可靠。
SCAIR: Schema-Conditioned Agentic Iterative Reasoning for Enterprise Knowledge Graphs
SCAIR：用于企业知识图谱的模式条件代理迭代推理
机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； BSH Home Applications Holding (China) Co., Ltd（博西华家用电器有限公司（中国）） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有方法在企业知识图谱应用的局限，提出SCAIR无训练框架，集成结构化规划与受控迭代推理，通过模式条件结构先验等提升性能，强调企业图推理要结合领域约束，与业务逻辑对齐可增效。
Comments Accepted at ACL 2026 Industry Track
DeepLens Diagnosis Agent: Agentic Workflow Design Lets a Small Reasoning Model Compete with Frontier LLMs
深度镜头诊断代理：代理工作流程设计使小型推理模型能够与前沿语言模型竞争
机构 * John Snow Labs（约翰·斯诺实验室）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对医疗诊断中前沿语言模型单步提示诊断推理脆弱的问题，提出以小型医疗推理模型和检索增强生成的深度镜头诊断代理五阶段利用管道，提升了诊断准确率，降低成本，还产生结构化工件支持高风险设置。
Comments 20 pages, 5 figures, 5 tables. Technical report, John Snow Labs
PatchOptic for Shared-State LLM Workflows with Projected Views and Verified Structured Updates
用于具有投影视图和经过验证的结构化更新的共享状态大语言模型工作流的PatchOptic
机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究共享状态大语言模型工作流问题，提出受光学启发的PatchOptic接口，通过投影读取和验证结构化补丁实现，经PatchBench评估，该设计能减少泄漏和成本，保持输出质量，阻止违规并拒绝受损补丁。
Comments 24 pages, 13 figures, including appendix
Memory-Orchestrated Semantic System (MOSS): An Auditable Agentic Memory Architecture
内存编排语义系统（MOSS）：一种可审计的智能记忆架构
机构 * Faculté de musique, Université Laval, Québec, Canada（加拿大魁北克拉瓦尔大学音乐学院） ； Faculté des sciences et de génie, Université Laval, Québec, Canada（加拿大魁北克拉瓦尔大学理工学院）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究针对AI智能体长期记忆的弱点，提出MOSS架构，通过在结构化关系数据库上驱动检索，具有模型、存储、API无关性，检索可审计且从语料库派生概念词汇，报告了在个人学者工作语料库上的长期部署。
Comments 22 pages, 2 figures
RareDxR1: Autonomous Medical Reasoning for Rare Disease Diagnosis Beyond Human Annotation
RareDxR1：超越人类标注的罕见病诊断自主医学推理
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出端到端推理大模型RareDxR1，通过知识内化与自主进化学习框架，结合反思增强推理采样和双级课程强化学习，直接从非结构化临床笔记诊断罕见病，无需依赖结构化表型或人类标注，在多个基准上达到最先进准确率。
Comments 7 pages, 3 figures. Accepted to IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2026
Dziri Voicebot: An End-to-End Low-Resource Speech-to-Speech Conversational System for Algerian Dialect
Dziri Voicebot: 面向阿尔及利亚方言的端到端低资源语音到语音对话系统
机构 * ATM Mobilis, Saad Dahlab Blida 1 University（ATM Mobilis，萨阿德·达赫拉布·布利达第一大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对阿尔及利亚方言的低资源挑战，提出模块化流水线集成ASR、NLU、RAG和TTS的端到端语音对话系统，在电信领域数据集上微调模型，实现低词错误率、高意图分类和实体识别性能。
An Approach for a Supporting Multi-LLM System for Automated Certification Based on the German IT-Grundschutz
基于德国IT-Grundschutz的自动化认证的多LLM支持系统方法
机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn)；hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一种多LLM系统结合混合RAG的方法，用于半自动化BSI IT-Grundschutz认证，以提高效率、降低成本并应对NIS2指令带来的认证需求增长。
Comments Accepted for publication at the 2025 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (IEEE CSR), Chania, Crete, Greece, August 4-6, 2025. 8 pages, 2 figures
Context-Aware Generative AI for Automated Telecom Test Script Generation
上下文感知的生成式AI用于自动化电信测试脚本生成
机构 * Ericsson R&D Bangalore（爱立信印度班加罗尔研发中心）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一种上下文感知的生成式AI框架，通过实时知识图谱和增量引擎检测变化，仅更新受影响的测试，减少人工并加速测试周期。
LLM-assisted gNB Parameter Configuration for Radio Access Network
LLM辅助的无线接入网gNB参数配置
机构 * Dept. of Electronic and Computer Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taiwan（电子与计算机工程系，台湾科技大学） ； NVIDIA, USA（NVIDIA公司） ； Colorado State University, USA（科罗拉多州立大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出LLM辅助框架，通过合成数据生成和微调，自动从错误日志中生成正确的gNB参数配置，在OAI测试中准确率达92.7%。
Overcoming the Impedance Mismatch: A Theoretical Roadmap for Fusing Foundation Models and Knowledge Graphs
克服阻抗不匹配：融合基础模型与知识图谱的理论路线图
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出“阻抗不匹配”概念，形式化分析基础模型与知识图谱的结构与几何摩擦，通过三级层次分类揭示现有方法的局限，并给出理论路线图实现真正的语义融合。
Comments 12 pages. Accepted at the ACL 2026 4th Workshop on Towards Knowledgeable Foundation Models (https://openreview.net/forum?id=hXDYsNAq8m)
X-KGRank: A Knowledge Graph RAG Framework for Explainable Recommendations via Pattern Mining and LLM Re-Ranking
X-KGRank：一种基于知识图谱检索增强的推荐框架，通过模式挖掘与大语言模型重排序实现可解释推荐
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(title)；分类 cs.IR、cs.AI
AI总结 X-KGRank是一种知识图谱检索增强推荐框架，结合协同过滤与LLM解释，在MovieLens-1M数据集上提升了推荐指标，且小参数LLM可实现相当的解释质量但更易产生事实错误。
Beyond Document Retrieval: Architectural Challenges When LLM Agents Query Structured Enterprise Data
超越文档检索：LLM智能体查询结构化企业数据时的架构挑战
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)
AI总结 该研究针对企业智能体查询结构化数据的架构挑战，划分七个维度提出设计框架，经实验验证其可消除授权违规，还给出评估协议与开放问题。
Comments 9 pages, 4 tables, 2 figures
Stateful Multi-Agent LLMs for Cross-View Interface Alignment in Automotive Model-Based Systems Engineering
面向汽车基于模型的系统工程的有状态多智能体大语言模型，用于跨视图接口对齐
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)
AI总结 针对LLMs在汽车MBSE中引发的架构漂移问题，提出有状态多智能体验证流水线，在ADAS场景中实现97%实体可追溯性等指标，证明对抗性审核可让LLMs可靠生成零错误MBSE架构。
MRCoder: An Efficient Context Selecting Approach for Repository-Level Code Generation
MRCoder：一种面向仓库级代码生成的高效上下文选择方法
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)
AI总结 MRCoder是一种基于Map-Reduce范式的仓库级代码生成上下文选择框架，通过SADGS策略和并行验证，在提升代码生成准确率的同时降低了token消耗与推理时间。
Comments Under review in TOSEM
From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control
从检测到行动：使用LLM智能体进行容错控制
机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； Helmut Schmidt University（海德堡-施密特大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)
AI总结 提出基于大语言模型智能体的主动容错控制框架，通过多智能体协作、数字孪生和知识图谱增强检索，生成并验证最小风险恢复路径，在离散和连续过程控制中实现从故障检测到有效纠正行动的闭环。
3D-CoS: A New 3D Reconstruction Paradigm Based on VLM Code Synthesis
3D-CoS：基于VLM代码合成的新型3D重建范式
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Microsoft（微软） ； University of Oxford（牛津大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)
AI总结 提出3D代码合成（3D-CoS）范式，将3D资产表示为可执行的Blender代码，利用VLM进行程序化重建，实现高可控性和局部编辑能力。
Comments Preprint. 24 pages, 11 figures
Trajectory-Aware Clinical Risk Prediction via Severity-Grounded Knowledge Graphs and Retrieval-Augmented Generation
通过基于严重程度的知识图谱和检索增强生成进行轨迹感知临床风险预测
机构 * Hanyang University（汉阳大学） ； Korea University（韩国大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(title)；分类 cs.AI
AI总结 针对利用EHRs预测临床风险的挑战，提出TRACER框架，通过构建含严重程度信息的知识图谱、检索患者进展路径、提取临床事件及用相似病例增强患者背景来预测风险，在相关数据集实验中相比基线有显著提升。
Comments Accepted to KDD 2026
HyGRL: Adaptive Hybrid Graph Reasoning for Multi-Entity Questions
HyGRL：用于多实体问题的自适应混合图推理
机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 针对多实体组合问题，传统方法有局限。本文提出HyGRL框架，将文本嵌入知识图谱创建异构网络，通过模仿学习和强化学习进行自适应结构归纳推理，实验证明其在答案准确性、推理保真度等方面表现出色，成本低且推理快。
Comments 8 pages
