RAG / 检索增强生成

ELISA: An Interpretable Hybrid Generative AI Agent for Expression-Grounded Discovery in Single-Cell Genomics

ELISA：一种可解释的混合生成式AI代理，用于单细胞组学中的表达基础发现

Omar Coser

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ELISA结合表达嵌入、语义检索和LLM解释，提供交互式单细胞发现，优于CellWhisperer，尤其在基因签名查询中表现突出。

LAMAR: An Open Language-Aware Multilingual Alignment Reranker

LAMAR：一种开放的语言感知多语言对齐重排器

Seongtae Hong, Youngjoon Jang, Jungseob Lee, Seungyoon Lee, Heuiseok Lim

专题命中 检索器与排序 ：retrieval augmented generation(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 研究多语言检索增强生成中重排器对文档语言的考量问题，提出语言感知多语言交叉编码器LAMAR，它通过英语锚定相关性蒸馏和偏好对齐实现语言连贯，在控制实验及实际检索中表现出色，证明其兼顾语言连贯与重排性能。

Comments preprint

RadioMaster: Multi-Agent System for Autonomous Radio Signal Generation

RadioMaster: 自主无线电信号生成的多智能体系统

Jiazhen Lei, Yuxin Sha, Tianze Cao, Sihan Wang, Bingbing Wang, Zeming Yang, Fengyuan Zhu, Xiaohua Tian

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RadioMaster，一个全自主的多智能体框架，通过RadioWiki、RadioAgent和RadioEmulator三大支柱，将用户意图转化为真实无线信号，解决现有模型因领域知识和硬件约束敏感性不足而无法生成无线电信号的问题。

JobMatchAI-An Intelligent Job Matching Platform Using Knowledge Graphs, Semantic Search and Explainable AI

JobMatchAI：基于知识图谱、语义搜索和可解释AI的智能岗位匹配平台

Mayank Vyas, Abhijit Chakraborty, Vivek Gupta

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

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出JobMatchAI平台，整合Transformer嵌入、技能知识图谱和可解释重排序技术，优化技能匹配、经验、地点、薪资和公司偏好，提供 resume 驱动的搜索工作流解释，发布JobSearch-XS基准和混合检索栈评估技能泛化能力。

Session-Level Optimization for Large-Scale Retrieval using REINFORCE with Multi-Step Off-Policy Correction

基于离策略强化学习的大规模生成式检索长期优化

Artem Matveev, Sergei Makeev, Aleksei Krasilnikov, Vladimir Baikalov, Sergei Liamaev, Kirill Khrylchenko

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 将推荐视为会话级序贯决策问题，用离策略REINFORCE在预收集数据上训练生成式检索器，提出多步重要性权重近似，训练用户反馈模型用于离线评估，引入测试时缩放程序，实验表明方法能改进离线估计。

Comments Accepted at the 5th Workshop on End-End Customer Journey Optimization at KDD 2026

TSGR: Taobao Search Generative Retrieval

TSGR：淘宝搜索生成式检索

Tianyu Zhan, Gui Ling, Tong Xiong, Kunhai Lin, Yang Wang, Kaixuan Zhang, Zhihong Chen, Yuliang Yan, Dan Ou, Shengyu Zhang, Haihong Tang, Bo Zheng

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 淘宝搜索生成式检索（TSGR）旨在解决现有生成式检索系统对商品业务价值不敏感的问题。它通过引入查询感知并行SID和价值感知排名模块，将价值感知融入商品表示与候选排名。实验证明该框架有效提升了检索性能及业务指标。

RADD: Retrieval-Augmented Discrete Diffusion for Multi-Modal Knowledge Graph Completion

RADD：基于检索的离散扩散用于多模态知识图谱补全

Guanglin Niu, Bo Li

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出RADD框架，通过分离检索与重排序过程，提升多模态知识图谱补全的性能，实验表明其在多个基准上表现最佳。

Comments 13 pages, 3 figures, 8 tables

Multilingual Semantic Retrieval for Apple Music Search

苹果音乐搜索的多语言语义检索

Vishalaksh Aggarwal, Kevin Sebastian, Vivek Kanojiya, Leo Le, Nick Tucey, Santosh Shankar

专题命中 检索器与排序 ：hybrid retrieval(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 研究苹果音乐多语言搜索问题，提出基于暹罗双编码器并微调的多语言语义检索系统，经混合检索架构集成。该系统离线和在线测试效果良好，提升了搜索召回率，尤其改善了难查询的表现，是平台较大的搜索质量改进。

Comments Accepted to the Industry Track of the 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2026)

Why teaching resists automation in an AI-inundated era: Human judgment, non-modular work, and the limits of delegation

为何在人工智能泛滥的时代教学抵抗自动化：人类判断、非模块化工作与委托的局限

Songhee Han

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文探讨了在人工智能普及背景下，教学工作难以自动化的原因，指出教学本质上具有解释性、关联性和专业判断，无法被完全自动化或委托给技术。

Comments Revised version; accepted for publication in TechTrends

AI Agents Can Already Autonomously Perform Experimental High Energy Physics

AI智能体已能自主执行实验高能物理研究

Eric A. Moreno, Samuel Bright-Thonney, Andrzej Novak, Dolores Garcia, Philip Harris

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（国家科学基金会人工智能与基本相互作用研究所） ； CERN（欧洲核子研究中心） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 基于大语言模型的AI智能体自主执行高能物理分析全流程，提出JFC框架整合文献检索与多智能体审查，在ALEPH、DELPHI和CMS开放数据上验证，首次由AI自主产生新颖物理结果，旨在减轻技术负担而非取代物理学家。

Retrieval-Augmented Anatomical Guidance for Text-to-CT Generation

检索增强的解剖引导用于文本到CT生成

Daniele Molino, Camillo Maria Caruso, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering, Università Campus Bio-Medico di Roma, Rome, Italy（人工智能与计算机系统单位，工程系，罗马生物医学大学，意大利罗马） ； Department of Diagnostics and Intervention, Biomedical Engineering and Radiation Physics, Umeå University, Umeå, Sweden（诊断与介入系，生物医学工程与放射物理，乌梅大学，瑞典乌梅） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出检索增强方法，通过检索相关临床案例的解剖标注作为结构代理，注入文本条件潜在扩散模型，实现文本到CT生成中语义与解剖信息的融合，提升图像保真度和临床一致性。

Telenor Nordics Customer Service self-help corpus

Telenor Nordics 客户服务自助语料库

Mike Riess

机构 * Research and Innovation, Telenor Group（Telenor集团研究与创新） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文构建了一个包含芬兰语、丹麦语、挪威语和瑞典语的多语言客户服务自助语料库，共1122篇文档，用于支持北欧NLP和信息检索研究。

Comments 8 pages, 2 figures, 5 tables. Submitted to Nordic Machine Intelligence. Dataset: https://zenodo.org/records/19493152

Journal ref Nordic Machine Intelligence 6(1), 2026

FLASH-MAXSIM: IO-Aware Fused Kernels for Late-Interaction Retrieval

FLASH-MAXSIM: 面向IO感知的融合内核用于晚期交互评分

Roi Pony, Daniel Ezer, Adi Raz Goldfarb, Idan Friedman, Oshri Naparstek, Udi Barzelay

专题命中 检索器与排序 ：RAG(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出Flash-MaxSim，一种IO感知的融合GPU内核，通过流式分块和片上SRAM折叠行最大规约，避免物化完整相似度张量，显著降低内存占用并加速晚期交互检索（如ColBERT、ColPali）的MaxSim评分。

MemBoost: A Memory-Boosted Framework for Cost-Aware LLM Inference

MemBoost：一种面向成本感知的LLM推理的内存增强框架

Joris Köster, Zixuan Liu, Siavash Khajavi, Zizhan Zheng

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出MemBoost框架，通过轻量模型重用历史答案和检索支持信息，并选择性将困难查询路由到强模型，以降低LLM推理成本，同时保持回答质量。

Comments ICML MemFM 2026 Workshop

Maintaining Leiden Communities in Large Dynamic Graphs

维护大规模动态图中的 Leiden 社区

Chunxu Lin, Yumao Xie, Yixiang Fang, Yongmin Hu, Yingqian Hu, Cheng Chen

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.DB

AI总结 针对现有动态 Leiden 算法在频繁更新下效率低的问题，提出 HIT-Leiden 算法，通过维护连通分量和层次社区结构减少受影响顶点范围，实现高达五个数量级的加速。

RASST: Retrieval-Augmented Simultaneous Speech Translation

RASST：检索增强的同声传译

Jiaxuan Luo, Siqi Ouyang, Jiaxing Xu, Lei Li

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对同声传译中罕见术语翻译不准的问题，提出检索增强方法RASST，通过轻量级语音-文本检索器提供分块术语提示，并合成训练数据教会模型何时应用检索术语，在ACL 60/60和ESO测试集上术语准确率提升近40%，BLEU提升最多3点。

Comments Under Review

Semantic Motion Anchors: Bridging Motion and Meaning in Co-Speech Gestures

语义运动锚点：连接共语手势中的运动与意义

Varsha Suresh, Mohammad Mahdi Abootorabi, Mohamed Salman, M. Hamza Mughal, Christian Theobalt, Ashwin Ram, Jürgen Steimle, Vera Demberg

机构 * Saarland University（萨尔兰大学） ； MPI for Informatics（信息研究所） ； Saarland Informatics Campus（萨尔兰信息校园） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Zuse School（祖斯学校） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出语义运动锚点方法，通过将3D手势离散化为身体-手部运动基元并转化为结构化描述，在文本与运动之间建立辅助对比监督，显著提升共语手势检索的语义相关性。

Subtraction Gets You More: Gap-Aware Retrieval for Multimodal Multi-Hop QA

减法让你获得更多：面向多模态多跳问答的差距感知检索

Sunah O, Jay-Yoon Lee

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 针对多模态多跳问答中的证据集补全和序列池构建任务，提出GRAIL框架，通过隐式查询重写和上下文减法查询引导，解决语义锚定问题，实现组合跨模态推理，在MultimodalQA上获得40.3%的宏平均性能提升。

CustomDance: Customized 3D Dance Generation with Coarse-to-Fine Human-Centered Interactive Control

CustomDance：基于以人为中心的粗到细交互式控制的定制化3D舞蹈生成

Xulong Tang, Kaixing Yang, Xiaohu Guo, Prabhakaran Balakrishnan, Rawan Alghofaili

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 CustomDance是基于粗到细交互式控制的定制化3D舞蹈生成系统，通过三阶段流程实现AI辅助编舞，在定量和定性比较中优于基线，为用户提供全面控制。

Comments Accepted to SIGGRAPH Asia 2026

READ: A Retrieval-Alignment Diffusion Framework for Structure-based Drug Design

READ：一种用于基于结构的药物设计的检索-对齐扩散框架

Dong Xu, Zhangfan Yang, Junchuang Cai, Sisi Yuan, Zexuan Zhu, Jianqiang Li, Junkai Ji

机构 * School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shenzhen University（深圳大学） ； National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology（大数据系统计算技术国家工程实验室） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Nottingham Ningbo（诺丁汉大学宁波校区） ； Department of Computing（计算学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 针对现有SBDD模型忽略蛋白-配体复合物相似性及数据有限的问题，提出READ检索-对齐扩散框架，在标准化对接评估中表现优于现有方法，为早期药物计算命中物生成提供实用框架。

Comments 15 pages, 8 figures. Supplementary material is included as an ancillary file. Accepted for publication in IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics

Journal ref IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, pp. 1-15, 2026

DeliCIR: Memory-Guided Test-Time Deliberation via Multi-Agent Collaboration for Composed Image Retrieval

DeliCIR: 用于组合图像检索的深思型测试时进化分层多智能体

Xingtian Pei, Yukun Song, Changwei Wang, Shunpeng Chen, Rongtao Xu, Shengpeng Xu, Shibiao Xu

机构 * Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（计算机网络与信息安全部重点实验室，教育部，山东计算机科学中心（济南国家超算中心），青岛科技大学（山东科学院）） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； School of Artificial Intelligence, Mohamed bin Zayed University（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 提出一种分层感知-深思框架PDF，通过分层多智能体架构、意图路由管理器、决策管理器及锦标赛式测试时缩放策略，实现经验自进化与测试时缩放定律在组合图像检索中的首次应用，在三个基准数据集上达到最优性能。

Comments 10 pages, 3 figures,4 tables

KD-Judge: A Knowledge-Driven Automated Judge Framework for Functional Fitness Movements on Edge Devices

KD-Judge：一种基于知识的自动化评判框架，用于边缘设备上的功能性健身动作

Shaibal Saha, Fan Li, Yunge Li, Arun Iyengar, Lucas Alves, Lanyu Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Oakland University, Rochester Hills, USA（计算机科学与工程系，奥克兰大学，罗切斯特希尔，美国） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文提出KD-Judge，一种基于知识的自动化评判框架，用于在边缘设备上对功能性健身动作进行重复标准的自动评判，通过规则结构化和确定性规则系统提高效率和准确性。

Comments Accepted at IEEE/ACM CHASE 2026

Governing Generative AI Across Financial Institutions: A Framework for Generative AI Risk Control

跨金融机构治理生成式AI：符合SR 26-2要求的生成式AI风险控制框架

Dennis Mao, Alessandra Lin, Yixin Kang, Yiqing Wang

机构 * Citigroup（摩根大通） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 针对SR 26-2未覆盖生成式AI的治理难题，本文提出兼容该监管规则的GAICF框架，将模型风险管理原则转化为分层控制结构，助力金融机构合规管控生成式AI应用。

LogiDroid: Individual Functional Test Generation via Business Logic Extraction and Adaptation

通过业务逻辑提取与适应的上下文感知功能测试生成

Yakun Zhang, Zihan Wang, Xinzhi Peng, Zihao Xie, Xiaodong Wang, Xutao Li, Dan Hao, Lu Zhang, Yunming Ye

专题命中 检索器与排序 ：knowledge retrieval(abstract)

AI总结 LogiDroid通过业务逻辑提取与适应，实现上下文感知的功能测试生成，显著提升测试用例生成效率。

Comments Accepted by TOSEM (ACM Transactions on Software Engineering and Methodology) 2026

Think Harder and Don't Overlook Your Options: Revisiting Issue-Commit Linking with LLM-Assisted Retrieval

深入思考并不要忽视你的选项：重新审视基于LLM辅助检索的议题-提交链接

Cole Morgan, Muhammad Asaduzzaman, Shaiful Chowdhury, Shaowei Wang

专题命中 检索器与排序 ：dense retrieval(abstract)

AI总结 本文重新评估了多种议题-提交链接恢复技术，通过比较不同检索方法和机器学习模型，发现密集检索优于稀疏检索，传统机器学习方法性能优于大语言模型。

RASR: Retrieval-Augmented Semantic Reasoning for Fake News Video Detection

RASR：基于检索的语义推理用于虚假新闻视频检测

Hui Li, Peien Ding, Jun Li, Guoqi Ma, Zhanyu Liu, Ge Xu, Junfeng Yao, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学计算机科学与信息安全学院） ； School of Computer and Big Data, Minjiang University（闽江学院计算机与大数据学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 本文提出RASR框架，通过跨实例语义解析器和检索器、领域引导多模态推理模块和多视图特征解耦融合模块，提升虚假新闻视频检测的准确性和跨域泛化能力。

Comments The paper needs revision, and the experiments need to be expanded

Advanced Applications of Generative AI in Actuarial Science: Case Studies Beyond ChatGPT

生成AI在精算科学中的高级应用：超越ChatGPT的案例研究

Simon Hatzesberger, Iris Nonneman

专题命中 检索器与排序 ：retrieval-augmented generation(abstract)

AI总结 本文通过四个案例研究探讨生成AI在精算实践中的潜力，涵盖从早期神经网络到现代Transformer生成AI系统的发展，展示其在索赔预测、市场比较、车辆损坏分类及代码迁移中的应用，同时讨论监管与安全挑战。

Comments v3: Minor revision in response to peer review. Methodological and reproducibility refinements across the case studies and the governance section

Journal ref European Actuarial Journal (2026)

When Hard Negatives Hurt: Bridging the Generative-Discriminative Gap in Hard Negative Synthesis for Retrieval

当硬负例有害时：弥合检索中硬负例生成的生成-判别鸿沟

Zhicheng Zhang, Jiwei Tang, Kuicai Dong, Xiaopeng Li, Jieming Zhu, Jingyu Li, Qianhui Zhu, Fengyuan Lu, Wang Jiaheng, Gang Wang, Hai-Tao Zheng, Zhaocheng Du

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学信息科学与技术学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 检索器与排序 ：retriever(abstract)

AI总结 针对检索中硬负例生成存在的生成-判别鸿沟问题，提出CausalNeg方法，通过CoT引导的反事实扰动和查询视角熵最大化来提升检索性能。

Comments Accepted at KDD 2026