OSCAR: Online Soft Compression And Reranking
OSCAR: 在线软压缩与重排序
机构 * NAVER LABS Europe(NAVER欧洲实验室)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI总结 OSCAR通过在线软压缩和重排序方法提升RAG管道效率,实现推理速度提升2-5倍且准确率无损失。
AI 大模型
检索增强生成、向量检索、知识库问答和面向大模型的搜索系统。
OSCAR: 在线软压缩与重排序
机构 * NAVER LABS Europe(NAVER欧洲实验室)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI总结 OSCAR通过在线软压缩和重排序方法提升RAG管道效率,实现推理速度提升2-5倍且准确率无损失。
面向反面媒体筛查的代理LLM框架用于反洗钱合规
机构 * Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust(安全、可靠与信任跨学科中心)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出基于LLM与RAG的代理框架,用于自动化反面媒体筛查,通过多步骤流程实现高风险个体的准确识别。
DS SERVE:一种高效可扩展的神经检索框架
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI总结 DS-SERVE是一种高效可扩展的神经检索框架,通过低延迟和内存优化支持多种大规模应用
分析搜索
机构 * DCST, Tsinghua University(清华大学智能驾驶与车路协同研究院) ; Quan Cheng Laboratory(量子工程实验室)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出分析搜索范式,旨在通过证据导向和多步骤推理解决复杂分析需求,提升信息检索的端到端能力。
知识多样性与大语言模型中的知识崩溃
机构 * University of Copenhagen(哥本哈根大学) ; Aalborg University Copenhagen(奥胡斯大学哥本哈根分校) ; Stanford University(斯坦福大学) ; University of Colorado Boulder(科罗拉多大学波德分校) ; Microsoft Research(微软研究院)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI总结 本研究通过评估大语言模型的知识多样性,发现模型大小影响多样性,RAG技术提升多样性,但文化背景影响显著,且国家特定信息更偏向英语。
Comments 16 pages; 8 figures, 4 tables; v2 changelog: Fixed the modeling for table 3, random effect is the model version; v3 changelog: Fixed minor formatting issues in tables 2 and 3; v4 changelog: Fixed some typos and model description; v5 changelog: Updated metadata; v6 changelog: Improved search baseline, writing revisions, added comparisons to semantic similarity only approaches
正向与反向思考:用于检索增强推理的多目标强化学习
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI总结 Bi-RAR通过双向信息距离和多目标强化学习框架,提升检索增强推理在复杂多步骤任务中的表现。
从事实到结论:在检索增强的大语言模型中整合演绎推理
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出了一种增强RAG框架,通过结构化推理和冲突分析提升模型在冲突信息下的回答准确性与可解释性。
Comments Under Review
锻造动态记忆:基于检索的持续学习用于通用医学基础模型
机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing(智能机器人与先进制造学院) ; Fudan University(复旦大学) ; Fysics Intelligence Technologies Co., Ltd. (Fysics AI)(Fysics智能技术有限公司(Fysics AI)) ; School of Computer Science and Engineering(计算机科学与工程学院) ; Central South University(中南大学)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);knowledge retrieval(abstract)
AI总结 本文提出基于检索的持续学习方法,通过动态知识蒸馏和RAG技术,解决多模态医学模型在领域迁移和细粒度特征保留中的核心难题。
SignRAG:一种用于可扩展零样本道路标志识别的检索增强系统
机构 * Computer Engineering The Ohio State University(计算机工程 俄亥俄州立大学) ; Applied Research Transportation Research Center Inc.(应用研究 交通运输研究中心公司) ; Computer Engineering The Ohio State University Columbus, Ohio, USA(计算机工程 俄亥俄州立大学 哥伦布俄亥俄州) ; Applied Research Transportation Research Center Inc. East Liberty, Ohio, USA(应用研究 交通运输研究中心公司 埃斯特利比 俄亥俄州)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI总结 SignRAG通过检索增强生成范式实现可扩展的零样本道路标志识别,结合视觉语言模型和大型语言模型,实现高准确率的标志识别。
Comments Submitted to IV 2026
通过生成增强检索和临床实践指南提升医学诊断
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
AI总结 本研究提出GARMLE-G框架,通过生成增强检索和临床指南整合,提升医学诊断的准确性和临床实用性。
Journal ref Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI) 2025
路径约束检索:一种通过图域语义搜索实现可靠LLM代理推理的结构方法
专题命中 检索器与排序 :vector search(abstract);hybrid retrieval(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.DB
AI总结 路径约束检索通过结合结构图约束与语义搜索,提升LLM代理推理的可靠性和一致性。
Comments 10 pages
机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京人工智能研究院) ; DataCanvas Alaya NeW
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
机构 * University of Delaware(德克萨斯大学)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
Comments Accepted by WISE 2025: 26th International Web Information Systems Engineering conference. Our code is publicly available at the link: https://github.com/dayuyang1999/ReGeS
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);retriever(abstract)
机构 * The Hong Kong University of Science(香港科学与技术大学) ; Guangxi Key Laboratory of Digital Infrastructure, Guangxi Zhuang Autonomous Region Information Center(广西数字基础设施重点实验室,广西壮族自治区信息中心) ; Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);retriever(abstract)
Comments Accepted to ICML2025
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);retriever(abstract)
机构 * OODRIVE-Trusted Cloud Solutions(OODRIVE可信云计算解决方案) ; L3i Lab, University of La Rochelle(L3i实验室,拉罗什-科尔贝尔大学)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);hybrid retrieval(abstract)
机构 * Intel Labs Santa Clara, CA, USA(英特尔圣克拉拉实验室) ; Intel Corporation Beijing, China(英特尔北京公司)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) ; Beijing Value Simplex Technology Co.Ltd.(北京价值简单科技有限公司)
专题命中 检索器与排序 :retrieval augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
机构 * City University of Hong Kong(香港城市大学) ; The University of Hong Kong(香港大学)
专题命中 检索器与排序 :retriever(abstract);dense retrieval(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
机构 * Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences(中国科学院软件研究所信息处理实验室) ; University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) ; Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc, China(腾讯人工智能部模式识别中心)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学) ; Apple(苹果公司)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
Comments 18 pages, 4 figures
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
Comments The first two authors contributed equally to this work. 25 pages
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
机构 * Ivan Franko National University of Lviv(弗拉基米尔·伊万诺维奇·帕夫利申科国立大学)
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
专题命中 检索器与排序 :retrieval-augmented generation(abstract);RAG(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
Comments 17 pages, 3 Tables
机构 * FAIR at Meta(Meta的FAIR) ; University of Washington(华盛顿大学) ; National University of Singapore(新加坡国立大学) ; Singapore-MIT Alliance for Research(新加坡-麻省理工联合研究联盟) ; Allen Institute for Artificial Intelligence(人工智能研究所) ; Stanford University(斯坦福大学) ; Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) ; University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)
专题命中 检索器与排序 :RAG(abstract);retriever(abstract);分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI
Comments Our code is released at \url{https://github.com/facebookresearch/ReasonIR}