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Lost in the Evidence? Reproducing Document Position and Context Size Effects in RAG

迷失在证据中？重现RAG中的文档位置和上下文大小效应

Jorge Gabín, Anxo Perez, Javier Parapar

AI总结 本文通过系统可重复性研究，分析了检索增强生成中文档排序和上下文大小的影响，提出了主题采样校准方法，并揭示了理想设置与现实RAG管道之间的差异。

Comments Accepted at SIGIR 2026: 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval

EVADE-Bench: Multimodal Benchmark for Evaluating and Enhancing Evasive Content Detection

EVADE-Bench：用于评估和增强规避性内容检测的多模态基准

Ancheng Xu, Zhihao Yang, Jingpeng Li, Guanghu Yuan, Longze Chen, Liang Yan, Jiehui Zhou, Zhen Qin, Hengyu Chang, Yukun Chen, Hamid Alinejad-Rokny, Min Yang

机构 * SIAT, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

AI总结 针对电商平台中LLM/VLM易受规避性内容攻击的问题，提出首个专家标注的中文多模态基准EVADE-Bench，评估26个模型并发现规则分类可提升检测一致性，多智能体分解策略能显著提高准确率。

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