RAG / 检索增强生成

Automatic Ontology Construction Using LLMs as an External Layer of Memory, Verification, and Planning for Hybrid Intelligent Systems

利用LLMs构建自动本体：作为混合智能系统记忆、验证和规划的外部层

Pavel Salovskii, Iuliia Gorshkova

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种混合架构，通过扩展LLMs的外部本体记忆层，实现结构化知识图谱的构建与维护，提升多步推理性能并支持生成-验证-修正流程。

Comments Artificial Intelligence; Knowledge Representation and Reasoning; Information Retrieval; Machine Learning

The Provenance Gap in Clinical AI: Evidence-Traceable Temporal Knowledge Graphs for Rare Disease Reasoning

临床AI中的溯源差距：用于罕见疾病推理的证据可追溯时间知识图谱

Md Shamim Ahmed, Maja Dusanic, Moritz Nikolai Kirschner, Elisabeth Nyoungui, Jana Zschüntzsch, Lukas Galke Poech, Richard Röttger

机构 * Department of Mathematics and Computer Science, University of Southern Denmark（丹麦南方大学数学与计算机科学系） ； Universitätsmedizin Göttingen（哥廷根大学医学中心） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出HEG-TKG系统，通过时间知识图谱提升临床推理的证据可追溯性，实现100%证据可验证性，同时保证安全性和完整性。

Comments 32 pages, 9 figures, 7 tables. Will submit to npj Digital Medicine. Supplementary materials included

Towards Platonic Representation for Table Reasoning: A Foundation for Permutation-Invariant Retrieval

迈向表格推理的柏拉图表示：一种排列不变检索的基础

Willy Carlos Tchuitcheu, Tan Lu, Ann Dooms

机构 * Department of Mathematics and Data Science, Vrije Universiteit Brussel (VUB)（瓦隆公国布鲁塞尔自由大学数学与数据科学系） ； Data Science Lab, Royal Library of Belgium (KBR)（比利时皇家图书馆数据科学实验室） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出柏拉图表示假设，主张表格推理需要内在排列不变的潜在空间，通过分析和实验揭示了现有模型在布局变化下的脆弱性，并提出结构感知的表格推理编码器。

Exploiting Web Search Tools of AI Agents for Data Exfiltration

利用AI代理的网络搜索工具进行数据外泄

Dennis Rall, Bernhard Bauer, Mohit Mittal, Thomas Fraunholz

机构 * Open Hippo GmbH（Open Hippo有限公司） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学） ； Smart Labs AI GmbH（Smart Labs AI有限公司） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究分析了AI代理通过网络搜索工具进行数据外泄的攻击方式，探讨了模型大小、制造商及实现方式对漏洞的影响，并提出加强训练、建立攻击向量数据库和统一测试框架等安全措施。

Comments 9 pages, 6 figures, conference article

Plasma GraphRAG: Physics-Grounded Parameter Selection for Gyrokinetic Simulations

等离子体图RAG：用于磁流体动力学模拟的物理基础参数选择

Ruichen Zhang, Feda AlMuhisen, Chenguang Wan, Zhisong Qu, Kunpeng Li, Youngwoo Cho, Kyungtak Lim, Virginie Grandgirard, Xavier Garbet

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CEA, IRFM（法国原子能委员会，磁聚变研究所） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University（南洋理工大学物理与数学科学学院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Plasma GraphRAG，结合图检索增强生成与大语言模型，实现自动化、物理基础的参数范围识别，提升模拟可靠性并加速科学发现。

Comments 9 pages, 8 figures

Learning to Edit Knowledge via Instruction-based Chain-of-Thought Prompting

通过基于指令的思考链提示学习知识编辑

Jinhu Fu, Yan Bai, Longzhu He, Yihang Lou, Yanxiao Zhao, Li Sun, Sen Su

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出CoT2Edit方法，通过思考链推理提升大语言模型的知识编辑能力，解决泛化差和范围窄的问题，实验显示在六个场景中表现优异。

Comments Accepted by ACL 2026 main conference

Compliance-by-Construction Argument Graphs: Using Generative AI to Produce Evidence-Linked Formal Arguments for Certification-Grade Accountability

基于构造的合规性论证图：利用生成式AI生成证据关联的正式论证以实现认证级问责

Mahyar T. Moghaddam

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种结合生成式AI与结构化正式论证表示的合规性架构，通过类型化论证图、检索增强生成、推理验证内核和溯源账本，确保论证的可验证性和可追溯性，防止不支持的主张进入决策记录。

Comments Accepted at FACCT 2026, IoT CPS Week

Document-Level Numerical Reasoning across Single and Multiple Tables in Financial Reports

跨单表和多表的财务报告中数字推理

Yi-Cheng Wang, Wei-An Wang, Chu-Song Chen

机构 * Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University（国立台湾大学资讯工程学系） ； FinTech Center, National Taiwan University（国立台湾大学金融科技中心） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出FinLongDocQA数据集，解决长文档中跨表数字推理问题，发现LLM在长文本中定位和多步计算时存在瓶颈，提出FinLongDocAgent多智能体方法提升可靠性。

Selective Forgetting for Large Reasoning Models

选择性遗忘用于大推理模型

Tuan Le, Wei Qian, Mengdi Huai

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种选择性遗忘框架，通过多语言模型分析推理轨迹，识别并替换敏感内容，以保护一般推理能力，同时解决大推理模型的知识泄露问题。

MemArchitect: A Policy Driven Memory Governance Layer

MemArchitect：一种基于策略的记忆管理层

Lingavasan Suresh Kumar, Yang Ba, Rong Pan

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MemArchitect通过引入规则化的记忆治理机制，解决大语言模型代理中的内存管理问题，提升自主系统可靠性和安全性。

Comments This is an on going research work and will be updated periodically

From Slides to Chatbots: Enhancing Large Language Models with University Course Materials

从幻灯片到聊天机器人：利用大学课程材料增强大语言模型

Tu Anh Dinh, Philipp Nicolas Schumacher, Jan Niehues

机构 * Karlsruhe Institute of Technology, Germany（卡尔斯鲁厄理工学院，德国） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究如何通过整合大学课程材料提升大语言模型在计算机科学课程中的表现，比较了RAG和CPT两种策略，并发现多模态RAG在处理包含图像和公式的幻灯片时更有效。

Comments Accepted to NSLP @ LREC 2026

GSI Agent: Domain Knowledge Enhancement for Large Language Models in Green Stormwater Infrastructure

GSI代理：面向绿色雨水基础设施的大语言模型领域知识增强

Shaohuang Wang

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GSI代理，通过监督微调、检索增强生成和代理推理流程，提升大语言模型在绿色雨水基础设施任务中的领域知识能力，实验表明其在领域任务中的表现显著提升。

DocSage: An Information Structuring Agent for Multi-Doc Multi-Entity Question Answering

DocSage：一个多文档多实体问答的信息结构代理

Teng Lin, Yizhang Zhu, Zhengxuan Zhang, Yuyu Luo, Nan Tang

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

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 DocSage通过动态模式发现、结构化信息提取和模式感知推理，解决多文档多实体问答中的跨文档证据链构建和实体关系推断问题，实现超过27%的准确率提升。

Talking like Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs)

像管道和仪表图（P&IDs）一样交流

Achmad Anggawirya Alimin, Dominik P. Goldstein, Lukas Schulze Balhorn, Artur M. Schweidtmann

机构 * Process Intelligence Research Group（过程智能研究组） ； Department of Chemical Engineering（化学工程系） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出通过自然语言与P&IDs交互的方法，利用图表示和LLM结合，实现P&IDs信息的检索与解释，提升工程师工作效率。

Journal ref Systems and Control Transactions 2025

HDLxGraph: Bridging Large Language Models and HDL Repositories via HDL Graph Databases

HDLxGraph: 通过HDL图数据库连接大型语言模型和HDL仓库

Pingqing Zheng, Jiayin Qin, Fuqi Zhang, Niraj Chitla, Zishen Wan, Shang Wu, Yu Cao, Caiwen Ding, Yang, Zhao

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 HDLxGraph通过整合HDL图特性与RAG，提升LLM在HDL任务中的搜索、调试和完成准确率。

Stan: An LLM-based thermodynamics course assistant

Stan：基于LLM的热力学课程助教

Eric M. Furst, Vasudevan Venkateshwaran

机构 * Department of Chemical ； Biomolecular Engineering, Allan P.\ Colburn Laboratory, University of Delaware, Newark, DE 19716, USA 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Stan是一种基于LLM的热力学课程助教系统，通过本地硬件运行，提供学生查询回答和教师教学记录支持，确保数据隐私和可重复性。

Comments 17 pages, 6 figures. For associated code repository, see https://github.com/EntropicLearners/stan.git

Saarthi for AGI: Towards Domain-Specific General Intelligence for Formal Verification

Saarthi 用于 AGI：迈向形式验证的领域特定通用智能

Aman Kumar, Deepak Narayan Gadde, Luu Danh Minh, Vaisakh Naduvodi Viswambharan, Keerthan Kopparam Radhakrishna, Sivaram Pothireddypalli

机构 * 1 Infineon Technologies India Private Limited, India 2 Infineon Technologies Dresden AG \& Co. KG, Germany 3 Infineon Technologies Vietnam Company Ltd., Vietnam 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Saarthi 通过结构化规则书和 RAG 技术提升形式验证的准确性和效率

Comments Published at the DVCon U.S. 2026

Large Language Model-Assisted UAV Operations and Communications: A Multifaceted Survey and Tutorial

大型语言模型辅助的无人机操作与通信：多方面的综述与教程

Yousef Emami, Hao Zhou, Radha Reddy, Atefeh Hajijamali Arani, Biliang Wang, Kai Li, Luis Almeida, Zhu Han

机构 * IEEE 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述了大型语言模型在无人机操作与通信中的应用，探讨了LLMs在提升UAV智能方面的多方面技术与未来研究方向。

Comments 40 pages, 10 figures, 13 tables

SIDEKICK: A Semantically Integrated Resource for Drug Effects, Indications, and Contraindications

SIDEKICK: 一种集成语义的药物效应、适应症和禁忌症资源

Mohammad Ashhad, Olga Mashkova, Ricardo Henao, Robert Hoehndorf

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 SIDEKICK通过语义集成药物效应、适应症和禁忌症，提升药物再利用中的副作用相似性分析能力。

Adaptive Collaboration of Arena-Based Argumentative LLMs for Explainable and Contestable Legal Reasoning

面向可解释和可争议法律推理的 Arena 基础论证 LLM 自适应协作

Hoang-Loc Cao, Phuc Ho, Truong Thanh Hung Nguyen, Phuc Truong Loc Nguyen, Dinh Thien Loc Nguyen, Hung Cao

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ACAL通过自适应多智能体协作和 Arena 基础论证框架，提升法律推理的可解释性和可争议性，实验证明其在效率和透明度上的优势。

Aurora: Neuro-Symbolic AI Driven Advising Agent

Aurora：神经符号AI驱动的建议代理

Lorena Amanda Quincoso Lugones, Christopher Kverne, Nityam Sharadkumar Bhimani, Ana Carolina Oliveira, Agoritsa Polyzou, Christine Lisetti, Janki Bhimani

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Aurora通过神经符号AI结合检索增强生成、符号推理和课程数据库，实现大规模、可验证的学术建议，提升推荐准确性和效率。

Comments Accepted to 41st ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing. 8 Pages, 3 Figures

Panini: Continual Learning in Token Space via Structured Memory

Panini：通过结构化记忆在令牌空间中实现持续学习

Shreyas Rajesh, Pavan Holur, Mehmet Yigit Turali, Chenda Duan, Vwani Roychowdhury

机构 * ucla（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Panini通过结构化记忆在令牌空间中实现持续学习，提升推理效率和准确性。

Comments 35 pages, code available at: https://github.com/roychowdhuryresearch/gsw-memory

Beyond Static Question Banks: Dynamic Knowledge Expansion via LLM-Automated Graph Construction and Adaptive Generation

超越静态问题库：通过LLM自动图构建与自适应生成实现动态知识扩展

Yingquan Wang, Tianyu Wei, Qinsi Li, Li Zeng

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Chengdu Technological University（成都理工大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出生成式图RAG框架，通过自动图构建和自适应生成，实现动态知识扩展，提升个性化教育系统的适应性和有效性。

LLM-Driven 3D Scene Generation of Agricultural Simulation Environments

基于大语言模型的农业模拟环境3D场景生成

Arafa Yoncalik, Wouter Jansen, Nico Huebel, Mohammad Hasan Rahmani, Jan Steckel

机构 * Faculty of Applied Engineering – Dept. of Electronics and ICT, University of Antwerp（应用工程学院——电子与信息通信技术系，安特卫普大学） ； Flanders Make Strategic Research Centre（弗拉芒制造战略研究中心） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于多LLM流水线的农业模拟环境3D场景生成方法，通过模块化设计提升领域特定场景生成的可靠性与精度。

Comments Accepted at IEEE Conference on Artificial Intelligence 2026

Benchmarking Large Language Models for Knowledge Graph Validation

对大型语言模型在知识图谱验证中的基准测试

Farzad Shami, Stefano Marchesin, Gianmaria Silvello

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 本文提出FactCheck基准，评估大型语言模型在知识图谱验证中的性能，发现其在稳定性、可靠性及多模型共识策略上的不足，强调了建立系统评估框架的重要性。

Comments Accepted paper by the 29th International Conference on Extending Database Technology (EDBT'26)

Structured Episodic Event Memory

结构化事件记忆

Zhengxuan Lu, Dongfang Li, Yukun Shi, Beilun Wang, Longyue Wang, Baotian Hu

机构 * Southeast University（东南大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SEEM通过结构化事件记忆框架提升自主代理的叙述连贯性和逻辑一致性。

Augmented Knowledge Graph Querying leveraging LLMs

增强知识图谱查询利用大语言模型

Marco Arazzi, Davide Ligari, Serena Nicolazzo, Antonino Nocera

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 SparqLLM通过结合RAG和LLM技术，实现高效的知识图谱查询与可视化，提升非专家用户的数据交互能力。

Journal ref 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

Guiding Generative Storytelling with Knowledge Graphs

通过知识图谱引导生成叙事

Zhijun Pan, Antonios Andronis, Eva Hayek, Oscar AP Wilkinson, Ilya Lasy, Annette Parry, Guy Gadney, Tim J. Smith, Mick Grierson

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过知识图谱辅助生成叙事，提升长篇叙述的质量和用户可控性，实验表明结构明确的叙述有明显改进，但反思性故事未见提升。

Comments Accepted for publication in the International Journal of Human-Computer Interaction. Published online 29 December 2025

Journal ref International Journal of Human-Computer Interaction (2025)

Trade-R1: Bridging Verifiable Rewards to Stochastic Environments via Process-Level Reasoning Verification

Trade-R1: 通过过程级推理验证弥合可验证奖励与随机环境

Rui Sun, Yifan Sun, Sheng Xu, Li Zhao, Jing Li, Daxin Jiang, Cheng Hua, Zuo Bai

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Trade-R1通过过程级推理验证，将可验证奖励与随机金融环境连接，减少奖励黑客问题，DSR在跨市场泛化中表现优异。

The Pneuma Project: Reifying Information Needs as Relational Schemas to Automate Discovery, Guide Preparation, and Align Data with Intent

Pneuma项目：将信息需求作为关系模式来自动化发现、指导准备并使数据与意图一致

Muhammad Imam Luthfi Balaka, Raul Castro Fernandez

专题命中 图谱与结构化RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 Pneuma项目通过将信息需求转化为关系模式，利用语言模型实现自动化发现与文档生成，提升数据与意图的一致性。

Comments CIDR 2026 Paper