RAG / 检索增强生成

Three Heads Are Better Than One: A Multi-perspective Reasoning Framework for Enhanced Vulnerability Detection

三个头比一个好：一种多视角推理框架以增强漏洞检测

Xin Peng, Bo Lin, Jing Wang, Xiaoling Li, Jun Ma, Jie Yu, Xiaoguang Mao, Shangwen Wang

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出ReasonVul，一种多视角推理框架，通过三个专门的LLM代理的认知协同，提高漏洞检测的准确性和全面性，其在PrimeVul数据集上实现了40.00%的PairAcc和72.52%的F1分数，优于现有基线方法。

Generating Complex Code Analyzers from Natural Language Questions

从自然语言问题生成复杂代码分析器

Amirmohammad Nazari, Sadra Sabouri, Wang Bill Zhu, Robin Jia, Souti Chattopadhyay, Mukund Raghothaman

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出Merlin系统，通过整合LLM与CodeQL，解决复杂代码分析问题，提升代码问题解答的准确性和效率。

Comments 12 pages, 8 figures, 1 table

ARIS: Agentic and Relationship Intelligence System for Social Robots

ARIS：面向社交机器人的代理与关系智能系统

Stavya Datta, Fucai Ke, Leimin Tian, Hamid Rezatofighi

机构 * Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 ARIS通过整合多模态推理、图基社会世界模型和检索增强生成技术，提升社交机器人在多轮交互和社会关系推理中的能力，实验显示其在智能感知和用户亲和力方面表现更优。

When LLMs Lag Behind: Knowledge Conflicts from Evolving APIs in Code Generation

当LLM落后时：来自演进API的代码生成中的知识冲突

Ahmed Nusayer Ashik, Shaowei Wang, Tse-Hsun Chen, Muhammad Asaduzzaman, Yuan Tian

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

AI总结 本文研究了API演变对LLM代码生成的影响，发现缺乏全面文档时LLM难以优先处理外部上下文，执行率仅42.55%，而结构化文档和大模型规模可提升至66.36%，但推理策略如Self-Reflection可进一步提升11%。

Applications of Large Language Models in Radiation Oncology: From Workflow Automation to Clinical Intelligence

大型语言模型在放射肿瘤学中的应用：从工作流自动化到临床智能

Yuzhen Ding, Jason Holmes, Yuexing Hao, Zhengliang Liu, Peilong Wang, Junjie Cui, Meiyun Cao, Caiwen Jiang, Shuoyang Wei, Lin Zhao, Chenbin Liu, Lian Zhang, Yunze Yang, Tianming Liu, Wei Liu

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

AI总结 本文探讨了大型语言模型在放射肿瘤学中的应用，包括工作流自动化、临床智能及决策支持，展示了其在标准化命名、注册管理及放疗计划评估中的核心贡献。

APEX-EM: Non-Parametric Online Learning for Autonomous Agents via Structured Procedural-Episodic Experience Replay

APEX-EM：通过结构化程序-经验经验回放实现自主代理的非参数在线学习

Pratyay Banerjee, Masud Moshtaghi, Ankit Chadha

机构 * Amazon, AGI / Sunnyvale, USA（亚马逊 AGI / 美国森尼韦尔） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出APEX-EM框架，通过结构化经验表示和PRGII工作流，实现自主代理的非参数在线学习，提升跨领域任务的性能。

Comments 17 pages, 13 figures

DSL-R1: From SQL to DSL for Training Retrieval Agents across Structured and Unstructured Data with Reinforcement Learning

DSL-R1：从SQL到DSL，通过强化学习在结构化和非结构化数据上训练检索代理

Yunhai Hu, Junwei Zhou, Yumo Cao, Yitao Long, Yiwei Xu, Qiyi Jiang, Weiyao Wang, Xiaoyu Cao, Zhen Sun, Yiran Zou, Nan Du

机构 * New York University（纽约大学） ； Matter Innovation Inc.（Matter创新公司） ； Thin Red Line（薄红线） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI、cs.DB

AI总结 本文提出DSL-R1框架，结合逻辑推理与语义匹配，通过强化学习优化DSL生成，提升检索性能，实现在结构化和非结构化数据上的改进。

Prompt Control-Flow Integrity: A Priority-Aware Runtime Defense Against Prompt Injection in LLM Systems

提示控制流完整性：一种优先级感知的运行时防御，用于对抗LLM系统中的提示注入

Md Takrim Ul Alam, Akif Islam, Mohd Ruhul Ameen, Abu Saleh Musa Miah, Jungpil Shin

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

AI总结 本文提出Prompt Control-Flow Integrity，一种优先级感知的运行时防御机制，通过结构化组合系统、开发者、用户和检索文档片段来防范提示注入攻击，实现零误报率和低开销。

Comments 4 Figures, 3 Tables, Submitted to the International Conference on Power, Electronics, Communications, Computing, and Intelligent Infrastructure 2026

Large Language Model-driven Analysis of General Coordinates Network (GCN) Circulars

基于大语言模型的通用坐标网络（GCN）圆周分析

Vidushi Sharma, Ronit Agarwala, Judith L. Racusin, Leo P. Singer, Tyler Barna, Eric Burns, Michael W. Coughlin, Dakota Dutko, Courey Elliott, Rahul Gupta, Ashish Mahabal, Nikhil Mukund

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

AI总结 本文利用大语言模型自动解析GCN圆周，实现暂现体观测信息的高效提取与分类，准确率达97.2%。

Comments 21 pages, 11 figures, 7 tables. Published in ApJS

Journal ref The Astrophysical Journal Supplement Series, 2026, Volume 283, Number 1, Pages 30

HAVEN: High-Bandwidth Flash Augmented Vector Engine for Large-Scale Approximate Nearest-Neighbor Search Acceleration

HAVEN：高带宽闪存增强向量引擎用于大规模近似最近邻搜索加速

Po-Kai Hsu, Weihong Xu, Qunyou Liu, Tajana Rosing, Shimeng Yu

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

AI总结 HAVEN通过高带宽闪存增强GPU，实现大规模近似最近邻搜索加速，提升重新排序吞吐量和效率。

Comments *Po-Kai Hsu and Weihong Xu contributed equally to this work

Context-Augmented Code Generation Using Programming Knowledge Graphs

基于编程知识图谱的上下文增强代码生成

Shahd Seddik, Fahd Seddik, Iman Saberi, Fatemeh Fard, Minh Hieu Huynh, Patanamon Thongtanunam

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文提出编程知识图谱（PKG）和重排序机制，通过细粒度检索和减少幻觉，提升代码生成在复杂问题上的表现。

Bridging Expert Reasoning and LLM Detection: A Knowledge-Driven Framework for Malicious Packages

弥合专家推理与大语言模型检测：一种基于知识的恶意包检测框架

Wenbo Guo, Shiwen Song, Jiaxun Guo, Zhengzi Xu, Chengwei Liu, Haoran Ou, Mengmeng Ge, Yang Liu

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

AI总结 IntelGuard通过整合专家推理与大语言模型，实现高准确率的恶意包检测，发现54个未报告恶意包。

Lightweight LLMs for Network Attack Detection in IoT Networks

轻量级大语言模型用于物联网网络中的网络攻击检测

Piyumi Bhagya Sudasinghe, Kushan Sudheera Kalupahana Liyanage, Harsha S. Gardiyawasam Pussewalage

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

AI总结 本文提出利用轻量级大语言模型结合QLoRA和RAG技术，实现高效的物联网网络攻击检测，展示在未知攻击类型上的零样本能力。

Comments 6 pages with 2 figures, This paper was accepted and presented at the 7th Computing, Communications and IoT Applications Conference (ComComAp 2025), held in Madrid, Spain, during 14th to 17th December 2025

Rethinking On-Device LLM Reasoning: Why Analogical Mapping Outperforms Abstract Thinking for IoT DDoS Detection

重新思考设备端LLM推理：为什么类比映射优于抽象思维用于IoT DDoS检测

William Pan, Guiran Liu, Binrong Zhu, Qun Wang, Yingzhou Lu, Beiyu Lin, Rose Qingyang Hu

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

AI总结 本文提出一种结合Co_T和RAG的物联网边缘DDoS检测框架，通过示例驱动推理提升小型ODLLMs在资源受限下的检测性能。

CSQL: Mapping Documents into Causal Databases

CSQL：将文档映射到因果数据库

Sridhar Mahadevan

机构 * Adobe Research and University of Massachusetts（Adobe研究院和马萨诸塞大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.AI、cs.DB

AI总结 CSQL通过将文档转换为因果数据库，支持对文档集合的因果分析，能够回答‘为什么’的问题，并实现大规模语料库级别的因果查询和纵向分析。

Comments 26 pages

RecipeMasterLLM: Revisiting RoboEarth in the Era of Large Language Models

RecipeMasterLLM: 重新审视大语言模型时代的RoboEarth

Asil Kaan Bozcuoglu, Ziyuan Liu

机构 * Huawei Heisenberg Research Center (Munich)（华为海森堡研究中心（慕尼黑）） 纠错

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

AI总结 RecipeMasterLLM通过微调大语言模型实现自动化知识获取，提升机器人动作描述的准确性与一致性。

LA-RL: Language Action-guided Reinforcement Learning with Safety Guarantees for Autonomous Highway Driving

LA-RL: 基于语言动作引导的安全强化学习用于自动驾驶高速公路驾驶

Yiming Shu, Jiahui Xu, Jiwei Tang, Ruiyang Gao, Chen Sun

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

AI总结 LA-RL通过整合大语言模型的语义推理和改进的安全层，提升自动驾驶高速公路驾驶的效率与安全性。

Completion by Comprehension: Guiding Code Generation with Multi-Granularity Understanding

通过理解完成：利用多粒度理解引导代码生成

Xinkui Zhao, Rongkai Liu, Yifan Zhang, Chen Zhi, Lufei Zhang, Guanjie Cheng, Yueshen Xu, Shuiguang Deng, Jianwei Yin

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

AI总结 CoCo通过多粒度理解引导代码生成，利用结构化上下文提升代码补全质量，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

AutoPatch: Multi-Agent Framework for Patching Real-World CVE Vulnerabilities

AutoPatch：多智能体框架用于修补现实世界中的CVE漏洞

Minjae Seo, Wonwoo Choi, Myoungsung You, Seungwon Shin

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

AI总结 AutoPatch通过多智能体框架高效修补LLM生成代码中的CVE漏洞，实现高准确率和低成本的漏洞修复

Comments 19 pages, double column, 9 figures. Under submission

From Reviewers' Lens: Understanding Bug Bounty Report Invalid Reasons with LLMs

从评审视角：利用大语言模型理解漏洞赏金报告无效原因

Jiangrui Zheng, Yingming Zhou, Ali Abdullah Ahmad, Hanqing Yao, Xueqing Liu

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

AI总结 利用大语言模型和结构化评审知识，研究如何识别和解释漏洞赏金报告的无效原因，以提高报告质量和评审一致性。

Comments 10 pages, 4 figures

LLM-driven Provenance Forensics for Threat Investigation and Detection

Kunal Mukherjee, Murat Kantarcioglu

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

Automated Vulnerability Validation and Verification: A Large Language Model Approach

Alireza Lotfi, Charalampos Katsis, Elisa Bertino

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

Harnessing Structured Knowledge: A Concept Map-Based Approach for High-Quality Multiple Choice Question Generation with Effective Distractors

Nicy Scaria, Silvester John Joseph Kennedy, Diksha Seth, Ananya Thakur, Deepak Subramani

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究院） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.DB

Comments Accepted to ECAI 2025

Journal ref The European Conference on Artificial Intelligence. 413 (2025). pp 4089--4096. IOS Press

OpinioRAG: Towards Generating User-Centric Opinion Highlights from Large-scale Online Reviews

Mir Tafseer Nayeem, Davood Rafiei

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

Comments COLM 2025

A Method for Quantifying Human Risk and a Blueprint for LLM Integration

Giuseppe Canale

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

LogSage: An LLM-Based Framework for CI/CD Failure Detection and Remediation with Industrial Validation

Weiyuan Xu, Juntao Luo, Tao Huang, Kaixin Sui, Jie Geng, Qijun Ma, Isami Akasaka, Xiaoxue Shi, Jing Tang, Peng Cai

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

Comments 12 pages, 8 figures

Memory-Augmented Log Analysis with Phi-4-mini: Enhancing Threat Detection in Structured Security Logs

Anbi Guo, Mahfuza Farooque

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

Poster: ChatIYP: Enabling Natural Language Access to the Internet Yellow Pages Database

Vasilis Andritsoudis, Pavlos Sermpezis, Ilias Dimitriadis, Athena Vakali

机构 * Aristotle University of Thessaloniki Thessaloniki Greece ； Measurement Lab\ for Science \& Society Portland OR United States ； Aristotle University of Thessaloniki ； Measurement Lab\ for Science \& Society 纠错

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

Comments ACM Internet Measurement Conference (IMC) 2025

TraceRAG: A LLM-Based Framework for Explainable Android Malware Detection and Behavior Analysis

Guangyu Zhang, Xixuan Wang, Shiyu Sun, Peiyan Xiao, Kun Sun, Yanhai Xiong

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

Socially Interactive Agents for Preserving and Transferring Tacit Knowledge in Organizations

Martin Benderoth, Patrick Gebhard, Christian Keller, C. Benjamin Nakhosteen, Stefan Schaffer, Tanja Schneeberger

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

Comments 4 pages, 2 figures