RAG / 检索增强生成

EmbC-Test: How to Speed Up Embedded Software Testing Using LLMs and RAG

EmbC-Test: 如何利用LLMs和RAG加速嵌入式软件测试

Maximilian Harnot, Sebastian Komarnicki, Michal Polok, Timo Oksanen

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

AI总结 本文提出利用LLMs和RAG技术，通过生成自动测试用例，显著提高嵌入式软件测试效率，节省66%的测试时间并每小时生成270个测试用例。

Journal ref Technical University of Munich. 2026. ISBN 978-3-911430-12-8. https://mediatum.ub.tum.de/1846559

AI Act Evaluation Benchmark: An Open, Transparent, and Reproducible Evaluation Dataset for NLP and RAG Systems

AI行为评估基准：为NLP和RAG系统设计的开放、透明且可复现的评估数据集

Athanasios Davvetas, Michael Papademas, Xenia Ziouvelou, Vangelis Karkaletsis

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

AI总结 本文提出了一种开放透明的数据集，用于评估NLP和RAG系统在欧盟AI法案下的合规性，通过生成风险等级分类等任务提升评估效率。

Comments 10 pages, 1 figure, 4 tables, 2 equations

Governance Architecture for Autonomous Agent Systems: Threats, Framework, and Engineering Practice

自主代理系统治理架构：威胁、框架与工程实践

Yuxu Ge

机构 * University of York（约克大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； York United Kingdom（约克英国） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出分层治理架构LGA，通过四层框架有效拦截恶意工具调用，实验表明其在不同部署场景下均表现出高拦截率和低虚警率。

Comments 22 pages, 2 figures, 10 tables