University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Rethinking the Reranker: Boundary-Aware Evidence Selection for Robust Retrieval-Augmented Generation

重新思考重排序器：面向鲁棒检索增强生成的边界感知证据选择

Jiashuo Sun, Pengcheng Jiang, Saizhuo Wang, Jiajun Fan, Heng Wang, Siru Ouyang, Ming Zhong, Yizhu Jiao, Chengsong Huang, Xueqiang Xu, Pengrui Han, Peiran Li, Jiaxin Huang, Ge Liu, Heng Ji, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign ； Hong Kong University of Science ； Washington University in St. Louis ； Texas A\&M University 纠错

AI总结 BAR-RAG通过边界感知证据选择提升检索增强生成在噪声下的鲁棒性与性能

Comments 19 pages, 8 tables, 5 figures

Controlling Output Rankings in Generative Engines for LLM-based Search

在基于大语言模型的搜索生成引擎中控制输出排名

Haibo Jin, Ruoxi Chen, Peiyan Zhang, Yifeng Luo, Huimin Zeng, Man Luo, Haohan Wang

机构 * School of Information Sciences, University of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院） ； Independent Researcher, Starc Institute（Starc研究所独立研究者） ； Research Scientist, Intel Labs, Santa Clara, CA, USA（英特尔实验室研究科学家） 纠错

AI总结 CORE通过优化内容生成，提升基于LLM的搜索中小企业产品的可见性，实现高推广成功率。

Comments 23 pages

Efficient Utility-Preserving Machine Unlearning with Implicit Gradient Surgery

高效实用型机器去学习与隐式梯度手术

Shiji Zhou, Tianbai Yu, Zhi Zhang, Heng Chang, Xiao Zhou, Dong Wu, Han Zhao

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能研究院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； YanTron Technology Co.Ltd（燕tron技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种高效实用型机器去学习方法，通过隐式梯度手术实现去学习与实用性保持的平衡。

Comments Corresponding author: Shiji Zhou (zhoushiji25@buaa.edu.cn). Shiji Zhou and Tianbai Yu contributed equally

MedFrameQA: A Multi-Image Medical VQA Benchmark for Clinical Reasoning

MedFrameQA: 一个多图像医学视觉问答基准用于临床推理

Suhao Yu, Haojin Wang, Juncheng Wu, Luyang Luo, Jingshen Wang, Cihang Xie, Pranav Rajpurkar, Carl Yang, Yang Yang, Kang Wang, Yannan Yu, Yuyin Zhou

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Emory University（埃默里大学） ； UC San Francisco（旧金山加州大学） 纠错

AI总结 MedFrameQA是一个多图像医学视觉问答基准，旨在评估多图像医学推理能力，揭示现有模型在处理复杂医学叙述时的不足。

Comments 27 pages, 15 Figures Benchmark data: https://huggingface.co/datasets/SuhaoYu1020/MedFrameQA

SPAR: Self-supervised Placement-Aware Representation Learning for Distributed Sensing

SPAR：用于分布式传感的自监督位置感知表示学习

Yizhuo Chen, Tianchen Wang, You Lyu, Yanlan Hu, Jinyang Li, Tomoyoshi Kimura, Hongjue Zhao, Yigong Hu, Denizhan Kara, Tarek Abdelzaher

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 SPAR通过信号与位置的二元性原则，提出了一种自监督位置感知表示学习框架，提升分布式传感在多种模态和任务中的鲁棒性和泛化能力。