RAG / 检索增强生成

Caption Injection for Optimization in Generative Search Engine

生成搜索引擎中的标题注入用于优化

Xiaolu Chen, Jie Bao, Haojie Wu, Zhen Chen, Yong Liao

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出Caption Injection，一种多模态G-SEO方法，通过提取图像标题并注入文本内容，提升生成搜索中的主观可见性，实验表明其在G-EVAL指标下优于文本-only基线。

Comments 24 pages, 4 figures, ECML PKDD 2026 Accepted

ProMSA:Progressive Multimodal Search Agents for Knowledge-Based Visual Question Answering

ProMSA: 渐进式多模态搜索智能体用于基于知识的视觉问答

ZhengXian Wu, Hangrui Xu, Kai Shi, Zhuohong Chen, Yunyao Yu, Chuanrui Zhang, Zirui Liao, Jun Yang, Zhenyu Yang, Haonan Lu, Haoqian Wang

机构 * OPPO AI Center, OPPO Inc. China（OPPO AI中心，OPPO公司） ； The Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出渐进式多模态搜索智能体ProMSA，通过迭代选择图像搜索、文本搜索或停止，在显式工具调用预算和去重机制下，结合序列级强化学习优化，提升基于知识的视觉问答的检索和端到端准确性。

CaVe-VLM-CoT: An Interpretable Vision-Language Model Framework

CaVe-VLM-CoT：一种可解释的视觉-语言模型框架

Sneha Rao, Shaina Raza, Dhanesh Ramachandram

机构 * Vector Institute（向量研究所） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CaVe-VLM-CoT框架，通过五阶段闭环流水线（提取器、检索器、求解器、引用注入器、验证器）实现证据推理，并引入CaVeScore复合指标评估检索质量、引用忠实度和跨模态基础，在ScienceQA和MMMU上取得性能提升。

MIRAGE: Runtime Scheduling for Multi-Vector Image Retrieval with Hierarchical Decomposition

MIRAGE：基于层次分解的多向量图像检索运行时调度

Maoliang Li, Ke Li, Yaoyang Liu, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Yinjun Wu, Chenchen Liu, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； School of Integrated Circuit Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学集成电路科学与工程学院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出MIRAGE框架，通过层次化分解和跨层次相似性一致性减少冗余计算，实现多向量图像检索的精度提升和3.5倍计算加速。

Comments Will appear in DAC'2026, camera ready

ProtoMedAgent: Multimodal Clinical Interpretability via Privacy-Aware Agentic Workflows

ProtoMedAgent: 通过隐私感知的智能体工作流实现多模态临床可解释性

Alvaro Lopez Pellicer, Plamen Angelov, Marwan Bukhari, Yi Li, Eduardo Soares, Jemma Kerns

机构 * School of Computing and Communications（计算与通信学校） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Lancaster Medical School（兰卡斯特医学院） ； PUC-Rio（里约热内卢联邦大学） ； Puc-Behring Institute for AI（人工智能皮克林研究所） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ProtoMedAgent框架，通过神经符号瓶颈和反射性Scribe-Critic循环约束生成过程，解决原型网络在临床报告中的语义结构缺失和检索谄媚问题，并引入k-匿名和ℓ-多样性隐私门控。

Comments CVR 2026

From Standalone LLMs to Integrated Intelligence: A Survey of Compound Al Systems

从独立大语言模型到整合智能：复合AI系统综述

Jiayi Chen, Junyi Ye, Guiling Wang

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文综述了复合AI系统，探讨了其整合大语言模型与外部组件的方法，分析了四种基础范式，并指出规模化、互操作性等挑战及未来研究方向。

Think Before You Drive: World Model-Inspired Multimodal Grounding for Autonomous Vehicles

在驾驶前思考：基于世界模型的多模态接地用于自动驾驶车辆

Haicheng Liao, Huanming Shen, Bonan Wang, Yongkang Li, Yihong Tang, Chengyue Wang, Dingyi Zhuang, Kehua Chen, Hai Yang, Chengzhong Xu, Zhenning Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； UESTC（电子科技大学） ； Purdue University（普渡大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ThinkDeeper框架，通过预测未来空间状态提升自动驾驶车辆的自然语言指令理解能力，结合超图引导解码器融合多模态输入，提出DrivePilot数据集并在多个基准测试中表现优异。

Bridging the Experimental Last Mile: Digitizing Laboratory Know-How for Safe AI-Assisted Support

弥合实验最后一公里：数字化实验室知识以实现安全的人工智能辅助支持

Akira Miura, Yuki Sasahara, Momoka Demura, Yuji Masubuchi, Tetsuya Asai, Chikahiko Mitsui

机构 * Division of Applied Chemistry, Faculty of Engineering, Hokkaido University（北海道大学工学部应用化学科） ； Graduate School of Chemical Sciences and Engineering, Hokkaido University（北海道大学研究生院化学科学和工程学系） ； Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（北海道大学研究生院信息科学和技术学系） ； Quantum Nexus, Inc. 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种结合视频、多模态AI和检索增强生成的AI助手，通过提取实验室特定知识来提升实验安全性，经评估显示其在指导和安全方面具有实用性。

Comments 32 pages in total (main 13 pages, appendix 19 pages), 2 main figures, 1 main table

Grounded Multimodal Retrieval-Augmented Drafting of Radiology Impressions Using Case-Based Similarity Search

基于案例相似性搜索的医学影像印象 grounded 多模态检索增强草稿生成

Himadri S Samanta

机构 * Independent AI Researcher（独立AI研究员） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种多模态检索增强生成系统，结合对比图像-文本嵌入、基于案例的相似性检索和引用约束草稿生成，以生成具有临床依据的医学影像印象。

Comments 15 pages, 4 figures, 3 tables

GeoSearch: Augmenting Worldwide Geolocalization with Web-Scale Reverse Image Search and Image Matching

GeoSearch：通过网络级反向图像搜索和图像匹配增强全球地理定位

Tung-Duong Le-Duc, Hoang-Quoc Nguyen-Son, Minh-Son Dao

机构 * University of Science, VNU-HCM（越南国家科学大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出GeoSearch框架，通过整合网络级反向图像搜索与图像匹配技术，提升全球图像地理定位的准确性，实验表明其在考虑泄漏因素下的优越性。

Comments Accepted to SIGIR 2026 Main Conference

AITP: Traffic Accident Responsibility Allocation via Multimodal Large Language Models

AITP：通过多模态大语言模型进行交通事故责任分配

Zijin Zhou, Songan Zhang

机构 * Global Institute of Future Technology（未来技术全球研究院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出AITP模型，结合多模态链式推理和法律知识检索，解决交通事故责任分配问题，并构建DecaTARA基准测试集，验证模型在责任分配、事故检测和理解任务中的领先性能。

Journal ref CVPR 2026 Findings

Representation geometry shapes task performance in vision-language modeling for CT enterography

表征几何形状任务性能在CT结肠镜视觉-语言建模中的作用

Cristian Minoccheri, Emily Wittrup, Kayvan Najarian, Ryan Stidham

机构 * Gilbert S. Omenn Department of Computational Medicine and Bioinformatics（Gilbert S. Omenn 计算医学与生物信息学部门） ； Department of Gastroenterology（消化内科部门） ； Department of Emergency Medicine（急诊医学部门） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学部门） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了CT结肠镜视觉-语言迁移学习，发现均值池化在疾病分类中表现更优，而注意力池化在跨模态检索中更有效，同时指出单片组织对比度比空间覆盖范围更重要，为构建体积医学影像视觉-语言系统提供了基础。

ADSeeker: A Knowledge-Grounded Reasoning Framework for Industry Anomaly Detection and Reasoning

ADSeeker: 一种基于知识的推理框架用于工业异常检测与推理

Kai Zhang, Zekai Zhang, Xihe Sun, Anpeng Wang, Jingmeng Nie, Qinghui Chen, Han Hao, Jianyuan Guo, Jinglin Zhang

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 ADSeeker通过整合视觉文档知识库和查询图像-知识检索增强生成框架，提升工业异常检测性能，提出层次稀疏提示机制和类型级特征以提取异常模式，构建大规模AD数据集MulA，实现零样本状态下的最佳性能。

Knowledge-based Visual Question Answer with Multimodal Processing, Retrieval and Filtering

Yuyang Hong, Jiaqi Gu, Qi Yang, Lubin Fan, Yue Wu, Ying Wang, Kun Ding, Shiming Xiang, Jieping Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS） ； Alibaba Cloud Computing（阿里巴巴云计算） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

Comments Accepted by NeurIPS 2025

HVM-GraphRAG: Holistic-View Multimodal Graph Retrieval-Augmented Generation on Complex Document

HVM-GraphRAG：复杂文档上的整体视图多模态图检索增强生成

Xin He, Yili Wang, Wenqi Fan, Qing Li, Qinggang Zhang, Yi Chang, Xin Wang

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(title)；分类 cs.IR、cs.AI

AI总结 针对复杂文档问答中跨模态证据索引不可靠和图遍历昂贵的问题，提出HVM-GraphRAG框架，用整体视图指导图构建，检索时在概念级图上搜索并通过索引访问证据，实验证明其能提升答案性能和检索效率。

Wiki-LLaVA: Hierarchical Retrieval-Augmented Generation for Multimodal LLMs

Davide Caffagni, Federico Cocchi, Nicholas Moratelli, Sara Sarto, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(title)；分类 cs.CL、cs.AI

Comments CVPR 2024 Workshop on What is Next in Multimodal Foundation Models

AI Prototyper: A Figma Plugin for Decomposition-Based GUI Prototyping with LLMs

AI原型制作器：一个用于基于分解的GUI原型制作的Figma插件

Tawatchai Salangsingha, Ashkan Sami, Md Zia Ullah, Iain McGregor

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 研究针对GUI原型制作耗时问题，提出AI Prototyper插件，通过分解和检索增强生成管道，结合特定技术栈与大语言模型，经人工参与编辑步骤，能多语言输入，在时间和质量维度上表现良好。

Comments Accepted at the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026), Tool Demonstration and Data Showcase Track

EvoGraph-R1: Self-Evolving Multimodal Knowledge Hypergraphs for Agentic Retrieval

EvoGraph-R1：用于智能检索的自进化多模态知识超图

Jiashi Lin, Changhong Jiang, Xiangru Lin, Ruifei Zhang, Xinyi Zhu, Jiyao Liu, Cheng Tang, Ye Du, Shujian Gao, Junzhi Ning, Lihao Liu, Ziyan Huang, Tianbin Li, Jin Ye, Junjun He

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 研究针对现有GraphRAG方法将知识图视为静态数据结构的局限，提出EvoGraph-R1自进化框架，把检索建模为MDP，智能体通过多种操作使超图结构进化以支持多跳推理，实验证明该方法在多模态问答基准测试中大幅优于现有基线。

Comments 10 pages main paper, 6 figures. CVPR 2026 accepted paper

M2Note: Continual Evolution of Vision Language Models via Mistake Notebook Learning

M2Note: 通过错误笔记本学习实现视觉语言模型的持续演化

Haiwen Li, Jing Tang, Rui Chen, Lei Sun, Xiangxiang Chu

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出M2Note，一种无需训练的持续演化框架，通过将失败轨迹转化为可编辑的笔记，利用多模态检索增强生成在推理时引导模型，避免重复错误，并在多个基准上提升性能。

Synthesizing the Expert: A Validated Multimodal Dataset for Trustworthy AI-Assisted Swimming Coaching

合成专家：一个经过验证的多模态数据集用于可信的人工智能辅助游泳教练

Ahmad Al-Kabbany, Esraa Kassem

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出一个多模态数据集，用于构建可信的人工智能游泳教练系统，通过多代理LLM架构生成1864个验证的'问题-上下文-答案'三元组，提升自动化指导的可靠性。

Agents Should Replace Narrow Predictive AI as the Orchestrator in 6G AI-RAN

智能体应取代窄预测AI作为6G AI-RAN的协调者

Pranshav Gajjar, Vijay K Shah

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文主张为实现Level 5自主6G网络，AI-RAN应从碎片化的窄预测模型转向多模态大语言模型作为核心推理智能体，通过提升LLM作为认知操作系统，动态翻译人类意图并自主诊断网络异常。

Personalization Toolkit: Training Free Personalization of Large Vision Language Models

个性化工具包：无需训练的大型视觉语言模型个性化

Soroush Seifi, Vaggelis Dorovatas, Matteo Cassinelli, Fabien Despinoy, Daniel Olmeda Reino, Rahaf Aljundi

机构 * Toyota Motor Europe（丰田欧洲公司） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出无需训练的LVLM个性化方法，通过预训练视觉基础模型提取特征，结合检索增强生成技术实现多概念个性化，适用于图像和视频。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR) 2026

TRACE: Grounding Time Series in Context for Multimodal Embedding and Retrieval

TRACE: 在上下文中对时间序列进行建模以实现多模态嵌入与检索

Jialin Chen, Ziyu Zhao, Gaukhar Nurbek, Aosong Feng, Ali Maatouk, Leandros Tassiulas, Yifeng Gao, Rex Ying

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；retriever(abstract)

AI总结 TRACE通过在上下文中对时间序列进行建模，实现多模态嵌入与检索，提升下游任务的预测精度和可解释性，同时作为强大的独立编码器优化上下文感知表示。

Evaluating Multimodal Large Language Models on Educational Textbook Question Answering

Hessa A. Alawwad, Anas Zafar, Areej Alhothali, Usman Naseem, Ali Alkhathlan, Amani Jamal

机构 * Faculty of Computing and Information Technology（计算与信息科技学院） ； King Abdulaziz University（阿卜杜勒阿齐兹大学） ； FAST School of Computing（快速计算学院） ； National University of Computer and Emerging Sciences（国家计算机与新兴科学大学） ； School of Computing（计算学院） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； Center of Research Excellence in AI and Data Science（人工智能与数据科学卓越研究中心） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

Comments 8 Pages

CommGPT: A Graph and Retrieval-Augmented Multimodal Communication Foundation Model

Feibo Jiang, Wanyun Zhu, Li Dong, Kezhi Wang, Kun Yang, Cunhua Pan, Octavia A. Dobre

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；knowledge retrieval(abstract)

Generative AI in the Construction Industry: A State-of-the-art Analysis

Ridwan Taiwo, Idris Temitope Bello, Sulemana Fatoama Abdulai, Abdul-Mugis Yussif, Babatunde Abiodun Salami, Abdullahi Saka, Tarek Zayed

专题命中 多模态RAG ：retrieval augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

Comments 74 pages, 11 figures, 20 tables

RAG/LLM Augmented Switching Driven Polymorphic Metaheuristic Framework

Faramarz Safi Esfahani, Ghassan Beydoun, Morteza Saberi, Brad McCusker, Biswajeet Pradhan

专题命中 多模态RAG ：RAG(title)；分类 cs.AI

Time-Series Retrieval for Grounding Multimodal Language Models in Remaining Useful Life Prediction

用于将多模态语言模型与剩余使用寿命关联的时间序列检索

Valeriu Dimidov, Raphaël Frank

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出时间序列检索关联的多模态大语言模型框架，在C-MAPSS基准FD001分区实验显示，该方法可提升RUL预测的误差与稳定性，且效果随模型容量变化。

Unlocking Multimodal Document Intelligence: From Current Triumphs to Future Frontiers of Visual Document Retrieval

解锁多模态文档智能：从当前成就到视觉文档检索的未来前沿

Yibo Yan, Jiahao Huo, Guanbo Feng, Mingdong Ou, Yi Cao, Xin Zou, Shuliang Liu, Yuanhuiyi Lyu, Yu Huang, Jungang Li, Kening Zheng, Xu Zheng, Philip S. Yu, James Kwok, Xuming Hu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云计算） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 本文综述了视觉文档检索领域，探讨了多模态大语言模型时代下的方法演进与挑战，提出未来发展方向。

Comments Under review. This version updates the relevant works released before 15 March, 2026

A Pragmatist Robot: Learning to Plan Tasks by Experiencing the Real World

务实型机器人：通过体验现实世界学习任务规划

Kaixian Qu, Guowei Lan, René Zurbrügg, Changan Chen, Christopher E. Mower, Haitham Bou-Ammar, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zürich（瑞士联邦理工学院机器人系统实验室） ； ETH AI Center, ETH Zürich（瑞士联邦理工学院人工智能中心） ； Huawei Noah’s Ark Lab, London, UK（华为诺亚实验室，伦敦，英国） ； UCL Centre for AI, London, UK（伦敦大学学院人工智能中心） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 PragmaBot 通过现实世界经验学习任务规划，利用 STM 自我反思和 RAG 提高任务成功率

Comments Accepted to RA-L