RAG / 检索增强生成

CLAP: Closed-Loop Training, Evaluation, and Release Control for Domain Agent Post-training

CLAP：领域智能体后训练的闭环训练、评估与发布控制

Fangfei Li, Chenyang Zhao, Long Wang, Feng Tian, Zhiyue Zheng, Lv Guo

机构 * MatrixOrigin（矩阵起源） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出CLAP闭环方法，通过数据验证、奖励/KL诊断、离线门控和应用链回放，在制造场景中评估后训练效果，发现仅部分批次提升且存在KL风险，支持集成循环管理。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted to CRAE 2026; to appear in SPIE Proceedings. Best Poster Award

Deep Academic Survey: Stateful Agentic Closed-Loop Paradigm for Academic Survey Automation

深度学术调查：用于学术调查自动化的有状态智能体闭环范式

Zhikai Xu, Zhucun Xue, Teng Hu, Yabiao Wang, Yong Liu, Jiangning Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究提出DAS框架，通过状态智能体闭环实现学术调查自动化，在DAS-Bench基准测试中，其在引用质量等四维度得分及专家评估中均优于现有系统。

Comments Project page: https://zhikaixu24.github.io/projects/DAS/ | Code: https://github.com/ZhikaiXu24/DAS | Data: https://huggingface.co/datasets/ZhikaiXu24/DAS-2M

EMBL AI Librarian: Life-Sciences Knowledge Layer for AI Agents

EMBL AI Librarian：面向AI智能体的生命科学知识层

Luigi Sigillo, Matteo Silvestri, Francesco Tabaro, Rajat Bhatnagar, Syed Irtaza Mubashar, Matt Jeffryes, Daljit Nijjer, Vittorio Perera, Ola Spjuth, Julio Saez-Rodriguez, Melissa Harrison, Fabio Petroni

专题命中 RAG评测 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究推出EMBL AI Librarian，为AI智能体升级Europe PMC接口，通过LLM统筹检索，在多基准任务中提升性能，代码已公开。

FinanceComplexQA: Benchmarking Agentic Reasoning on Industrial-grade Financial Documents

FinanceComplexQA：对工业级金融文档进行智能体推理的基准测试

Xianfu Cheng, Shiwei Zhang, Jiyu Zhao, Jian Yang, Xinyuan Wang, Ming Zhou, Weixiao Zhou, Xiangyuan Guan, Xiang Li, Zhenhe Wu, Ziyi Ni, Zhoujun Li, Bingjing Xu

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究针对金融文档智能体推理性能差异问题，设计Finance-LaTeX SKILL生成金融文档和问答对，引入FinanceComplexQA基准测试，对领先系统和工具全面评估，通过分析失败案例研究其在多方面的能力。

Comments 27 pages, 9 tables, 2 figures

PriEval-Protect: A Unified Framework for Privacy Evaluation and Protection in Healthcare Systems

PriEval-Protect：医疗系统中隐私评估与保护的统一框架

Ilef Chebil, Asma El Hadj, Souheib Yousfi, Aroua Hedhili, Layth Sliman

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对医疗系统隐私问题，PriEval-Protect框架分两阶段统一评估与缓解隐私风险。评估阶段结合法规评分与技术分析得出综合风险评分，保护阶段依风险推荐对策，实现法规与数据级风险分析的衔接，结果具合规性与可解释性。

Comments 10 pages, 3 figures. Accepted at IDT 2026

MetaSyn: A Benchmark for LLM Agents on Meta-Analysis Articles from Nature Portfolio

对Nature Portfolio元分析文章进行LLM代理基准测试

Anzhe Xie, Weihang Su, Yujia Zhou, Yiqun Liu, Min Zhang, Qingyao Ai

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract_cn)；分类 cs.IR、cs.CL；retriever(comments)

AI总结 提出MetaSyn数据集，包含442篇专家策划的元分析，用于评估LLM代理在检索-筛选-综合全流程中的表现，发现当前系统在筛选阶段存在严重瓶颈。

Comments 17 pages, 8 figures, 11 tables. Code and evaluation: https://github.com/THUIR/MetaSyn Dataset: https://huggingface.co/datasets/THUIR/MetaSyn Model: https://huggingface.co/BFTree/MA-Retriever

AgentMemBench: A Systematic Benchmark for Evaluating Long-Term Memory Management Strategies in Conversational AI Agents

AgentMemBench：用于评估对话AI智能体长期记忆管理策略的系统基准

Ahmed Cherif

机构 * Sofrecom（索弗雷科姆） 纠错

专题命中 RAG评测 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究构建了AgentMemBench基准，评估五种记忆策略及两款现有系统，发现外部键值存储（EKV）在长程对话记忆任务中表现最优，但存在内存占用成本，同时公开了全部可复现资源。

Comments 22 pages, 3 figures submitted on Neural Computing and Applications

Evidence Attribution in Visual Document Understanding without Coordinates or Region Labels

无坐标或区域标签的视觉文档理解中的证据归因

Zhuchenyang Liu, Yao Zhang, Yu Xiao

机构 * Aalto University（阿尔托大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 研究视觉文档理解中无坐标或区域标签时的证据归因问题，通过对比坐标与语言接口，发现语言接口能提升证据召回率、降低幻觉率。基于此用引述和检索管道作训练框架，引入GRPO方法，提高了模型严格归因准确率，找到改善归因的实用路径。

A Comparative Evaluation of Embeddings and LLMs in a Greek Book Publisher Setting - The CUP Dataset

希腊图书出版商环境中嵌入模型和大语言模型的比较评估 - CUP数据集

Katerina Papantoniou, Panagiotis Papadakos, Theodore Patkos, Dimitris Garefalakis, Nikos Vardakis, Dimitris Plexousakis

机构 * ICS-FORTH（希腊计算机科学与技术研究所） ； Crete University Press（克里特大学出版社） 纠错

专题命中 RAG评测 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究提出希腊图书检索基准CUP数据集，评估稀疏、密集、混合及大语言模型辅助的检索方法，发现多语言嵌入优于希腊特定模型，混合检索最佳，还分析了不同方法在各类查询中的表现及大语言模型相关技术的效果。

Comments Preprint of a manuscript submitted to the 14th EETN Conference on Artificial Intelligence (SETN 2026)

Skill-Contracted Agents for Evidence-Aware Materials Literature Analysis

用于证据感知材料文献分析的技能收缩代理

Bixuan Li, Yu Liu, Shuo Shi, Xiaoya Huang, Peng Kang, Lei Zheng

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

AI总结 研究针对材料科学文献分析难题，提出技能驱动的AlphaAgent框架，通过明确技能契约解耦任务。其含专门检索技能和报告生成技能，在盲评中显著优于基线系统，提升了文献分析效果。

Comments 9 pages, 5 figures

SAGA: Synthetic Agentic Graph Architecture for Temporal Benchmark Generation

SAGA：用于时间基准生成的合成智能体图架构

Jiacheng Ding, Xiaofei Zhang

机构 * University of Memphis（密苏里大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI、cs.DB

AI总结 针对时间图基准稀缺问题，SAGA系统通过四阶段管道生成大规模语义丰富的时间图，其架构解耦结构与语义，能实现结构真实性、语义丰富性和自动异常标注，在单个H100 GPU上高效生成大量带受控异常的时间边。

Prompt-to-Paper: Agentic AI System for Bioinformatics

从提示到论文：用于生物信息学的智能AI系统

Ramsha Kamran, Maheera Amjad, Zartasha Mustansar, Arsalan Shaukat, Salma Sherbaz, Muhammad U. S. Khan

机构 * School of Interdisciplinary Engineering and Sciences (SINES), National University of Sciences and Technology (NUST)（跨学科工程与科学学院（SINES），国立科技大学（NUST）） 纠错

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

AI总结 研究针对现有AI自动生成稿件系统的缺陷，提出Prompt-to-Paper多智能体框架。通过检索增强生成、自主编码实验及八维质量评分等创新，经质量驱动改进循环，在生物信息学案例中验证，有效提升稿件质量，成本低且获较好外部评价。

Comments NA

When Is Complex Chunking Worth It? A Multi-Objective Evaluation of Chunking Methods at Scale

复杂分块何时值得？大规模分块方法的多目标评估

Laura Caspari, Kanishka Ghosh Dastidar, Michael Dinzinger, Jelena Mitrović, Michael Granitzer

专题命中 RAG评测 ：dense retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 该研究针对长文档分块的多目标评估问题，在多语料库、多模型下对比八种分块策略，发现分块需兼顾检索性能与系统成本，应作为多目标设计决策。

TopoIntent: Compiling Security Intent into Executable, Compliance-Checked Network Topologies

TopoIntent：将安全意图编译为可执行、合规性检查的网络拓扑结构

Xiaokang Qu, Jianliang Ma, Zao Fan, Tianshu Chu, Tianlong Fan, Linyuan Lü

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Topsec Technologies Group Inc.（天融信科技集团股份有限公司） 纠错

专题命中 RAG评测 ：vector search(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TopoIntent系统通过模式契约、向量搜索和分阶段融合将安全意图编译为合规可执行拓扑，经评估其修复后CIS满意度与ACL通过率均显著提升。

DiagChain: A Diagnostic Benchmark for Evaluating LLM Agents on Evidence-Grounded Attack Chain Reconstruction

DiagChain：用于评估大语言模型智能体基于证据的攻击链重构的诊断基准

Xuyang Liu, Yibin Han, Zhenwei Zhang, Kai Chang, Zhiwei Xu, Tian Qiu, Weixian Deng, Jiabao Gao, Xiaolin Peng, Hai Wan, Xibin Zhao

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

AI总结 研究针对LLM智能体攻击链重构基准的不足，提出DiagChain基准与ECRAG方法，经6种LLM评估发现模型在证据整合与排序环节存在瓶颈，为网络安全智能体改进提供了诊断依据。

Zing: Social Mind for LLMs

Zing：大语言模型的社交智能

Zing Team, Ao Xiang, Bi Jingping, Chen Jiahui, Chen Lehan, Chen Yilin, Cheng Xueqi, Fan Yixing, Gan Kairong, Gao Haowen, Gao Jinhua, Gao Shuxuan, Gong Chang, Guo Jiafeng, Guo Ruijie, Han Zhouyu, He Guangfu, He Yichun, Jiang Shuo, Jing Shaoling, Jing Ya, Lei Chenhao, Lei Yan, Li Anqi, Li Chengao, Li Haoyu, Li Shitian, Liang Xinjian, Liu Zhaoge, Lyu Xingyu, Nie Zhuwei, Pang Liang, Quan Zeping, Shan Shiguang, Shen Huawei, Tang Xinran, Tian Feng, Wang Qian, Wang Ruiping, Wang Xiaohong, Xia Zaiyu, Xiao Yi, Xu Jiayuan, Xu Kehan, Xu Qianqian, Xu Tianyu, Xu Yongjun, Yang Haoming, Yang Jun, Yao Di, Yu Xiaoming, Zhang Futong, Zhang Jie, Zhang Shixuan, Zhang Yuxuan, Zhao Xinyu, Zhao Zhuoran, Zhong Yunfei, Zhu Shengyu

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型社交智能，提出Zijing框架，含测量基准SoMBench、训练方法Zing及推理架构Actio，通过实验证明社交智能大语言模型在评估、内化和落地方面需协同发展。

Teachy Mini: Development and Preliminary Evaluation of a Knowledge-Based Generative Social Robot for Higher Education

Teachy Mini：用于高等教育的基于知识的生成式社交机器人的开发与初步评估

Stephan Vonschallen, Karim Kaufmann, Dominique Oberle, Friederike Eyssel, Theresa Schmiedel

机构 * Institute of Information Systems, Zurich University of Applied Sciences（苏黎世应用科学大学信息系统研究所） ； Center for Cognitive Interaction Technology, Bielefeld University（比勒费尔德大学认知交互技术中心） 纠错

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

AI总结 研究针对生成式社交机器人在高等教育辅导中的风险，基于知识的设计要求开发Teachy Mini系统，经初步评估，该系统在负责任辅导行为及个性化等方面表现更佳，虽在部分方面与对照无显著差异，但显示出基于知识的设计对学习效果有积极作用。

CAFE: A Compound-AI Factorial Evaluation Framework

CAFE：一种复合人工智能因子评估框架

Fabian Lukassen, Christoph Weisser, Thomas Kneib, Alexander Silbersdorff

机构 * University of Göttingen（哥廷根大学） ； Bielefeld University of Applied Sciences and Arts (HSBI)（比勒费尔德应用科学与艺术大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retriever(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 CAFE是开源平台，用于复合人工智能系统评估。它将管道组件设为因子构建析因设计，运行配置并用模型评判器和人工评分。能归因质量差异，报告多种结果，还能解释组件影响，在问答管道验证有效，已发布为Python包和Web应用。

CAGE-1: Control, Assurance, and Governance Evaluation for Enterprise Agentic AI

CAGE-1：企业智能代理人工智能的控制、保证和治理评估

Roopam W. Sure

机构 * Independent technical report（独立技术报告） 纠错

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

AI总结 研究企业人工智能从实验转向运营工作流带来的评估问题，介绍CAGE-1评估框架，评估多方面内容，引入预绑定保证，用于判断企业代理是否可部署。

Comments 17 pages, 3 figures; independent technical report

Islamic Large Language Models: From Knowledge Acquisition to Trustworthy and Hallucination-Resistant AI

伊斯兰大语言模型：从知识获取到可信且抗幻觉的人工智能

Mohammed Amine Mouhoub

机构 * Paris Dauphine University（巴黎多芬纳大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 综述伊斯兰大语言模型领域，提出构建可信、抗幻觉的伊斯兰AI需结合阿拉伯语NLP、检索增强生成、教法学派推理及专家评估等关键技术。

QIAS 2026: Overview of the Shared Task on Islamic Inheritance Reasoning

QIAS 2026：伊斯兰继承推理共享任务综述

Abdessalam Bouchekif, Somaya Eltanbouly, Samer Rashwani, Shahd Gaben, Mutaz Al-Khatib, Heba Sbahi, Emad Mohamed, Mohammed Ghaly

机构 * Hamad bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Nazarbayev University（纳扎尔巴耶夫大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文介绍 QIAS 2026 共享任务，评估大语言模型在伊斯兰继承领域的复杂推理能力，基于 MAWARITH 数据集，使用 MIR-E 多步指标评估，16 支队伍参与，结果显示该任务对当前模型极具挑战性。

Bridging the Post-discharge Gap: A Traceable Multi-agent Framework for Safe and Continuous Care

弥合出院后鸿沟：用于安全持续护理的可追溯多智能体框架

Runwei Guan, Yi Zhou, Heyi Lin, Jinjing Zhu, Mingyuan Hou, Yang Yang, Fang Yuan, Xiaohong Lin, Shaofeng Liang, Xuming Hu, Tao Li, Tianbin Zhao, Yutao Yue, Zhiyuan Wang, Hui Xiong

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出Healink框架，通过记忆增强的多智能体架构和约束检索生成，实现基于处方的可追溯出院后随访，在回顾性和盲评中优于医生基线。

Comments 23 pages, 10 figures

Repository-Level Solidity Code Generation with Large Language Models: From Prompting to Fine-Tuning

基于大语言模型的仓库级Solidity代码生成：从提示到微调

Shi Chen, Rongcun Wang, Yuan Tian, Xiaoyuan Xie, Wei Song, Rubing Huang

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 提出SolidityBench基准和SolidityScore指标，评估多种LLM方法在仓库级Solidity代码生成中的表现，发现监督微调最有效。

Comments 33 pages