RAG / 检索增强生成

From Surface Learning to Deep Understanding: A Grounded AI Tutoring System for Moodle

从表层学习到深度理解：面向Moodle的 grounded AI 教学系统

Anna Ostrowska, Michał Kukla, Gabriela Majstrak, Jan Opala, Sebastian Pergała, Jan Skwarek, Anna Wróblewska

机构 * Faculty of Mathematics and Information Sciences, Warsaw University of Technology（数学与信息科学学院，华沙技术大学） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出一种基于Moodle的AI教学助手，利用检索增强生成技术提供高质量教育，通过双核心设计实现学生互动式辅导和教师监督内容生成，有效减少信息误导并促进深度理解。

Comments 5 pages, accepted as demo paper at IJCAI 2026

Overview of the TREC 2025 RAGTIME Track

TREC 2025 RAGTIME 跟踪任务概述

Dawn Lawrie, Sean MacAvaney, James Mayfield, Luca Soldaini, Eugene Yang, Andrew Yates

机构 * Johns Hopkins University Human Language Technology Center of Excellence（约翰霍普金斯大学人机语言技术卓越中心） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.IR、cs.CL

AI总结 TREC 2025 RAGTIME 跟踪任务旨在研究多语言源文档的报告生成，包含阿拉伯语、中文、英语和俄语新闻故事的文档集，涵盖多语言报告生成、英语报告生成和多语言信息检索三个任务，共13支队伍提交125次运行。

Comments 14 pages, 3 figures, final version of the RAGTIME 2025 overview paper

Intent-Driven Semantic ID Generation for Grounded Conversational News Recommendation

基于意图的语义ID生成用于 grounded 对话新闻推荐

Hongyang Su, Beibei Kong, Lei Cheng, Chengxiang Zhuo, Zang Li, Chenyun Yu

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容部） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出意图驱动的语义ID生成方法，通过多任务对齐和GPT-4链式推理蒸馏，实现意图到层级SID前缀的映射，提升新闻推荐的 grounded 性和冷启动用户推荐效果。

Comments Accepted at ACL 2026 Industry Track (Oral)

CSR: Infinite-Horizon Real-Time Policies with Massive Cached State Representations

CSR：具有大规模缓存状态表示的无限时间 horizon 实时策略

Robin Karlsson, Go Suzui

机构 * GODOT Inc（GODOT公司） ； Graduate School of Informatics, Nagoya University（名古屋大学信息研究生院） 纠错

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

AI总结 本文提出CSR框架，通过优化KV缓存重用和异步状态协调算法，实现大规模LLM在机器人中的实时应用，显著降低延迟并提升性能。

Comments Extended Technical Report for Paper Accepted to IEEE RA-L