RAG / 检索增强生成

Tutor, Not Solver: Designing a Guardrailed AI Assistant for Learning in Higher Education: A Design Case of PeteChat

导师，而非解题者：设计高等教育中带护栏的AI学习助手——PeteChat的设计案例

Belle Li, Lily Tan, Wei Zakharov, Qiang Qiu, Colby Ben Acton

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

AI总结 本文通过设计案例PeteChat，提出八项可迁移的评估感知AI导师设计原则，包括作业护栏、调试支架等，基于本地Llama-3模型和RAG技术，旨在平衡学习支持与学术诚信。

Comments Preprint. Includes supplementary appendices, interface figures, and baseline-analysis tables

RobotEQ: Transitioning from Passive Intelligence to Active Intelligence in Embodied AI

RobotEQ：从被动智能到主动智能的具身AI过渡

Kuofei Fang, Xinyi Che, Haomin Ouyang, Shufan Zhang, Xuehao Wang, Qi Liu, Liyi Liu, Chenqi Zhang, Wenxi Cai, Wenyu Dai, Jinyang Wu, Fan Zhang, Haoyu Chen, Bin He, Zheng Lian

机构 * State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Tongji University（自主智能无人系统国家重点实验室，同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； CMVS, University of Oulu（奥卢大学CMVS） 纠错

专题命中 RAG评测 ：RAG(summary_cn,abstract)

AI总结 提出RobotEQ基准，评估模型在具身场景中理解并遵守社会规范的能力，实验表明现有模型在主动智能上仍有不足，利用RAG技术可提升性能。

An Industrial-Scale Insurance LLM Achieving Verifiable Domain Mastery and Hallucination Control without Competence Trade-offs

一个工业级保险大语言模型，实现可验证的领域掌握与幻觉控制，无能力权衡

Qian Zhu, Xinnan Guo, Jingjing Huo, Jun Li, Pan Liu, Wenyan Yang, Wanqing Xu, Xuan Lin

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出INS-S1保险专用大语言模型，通过可验证数据合成系统和渐进式SFT-RL课程框架，在领域任务上达到SOTA，同时保持通用能力并实现0.6%的低幻觉率。

Comments 21 pages, 12 figures, 17 tables

Journal ref ICLR 2026 Workshop Advances in Financial AI