实现可验证领域掌控且无能力权衡的工业级保险大语言模型

针对保险等高风险垂直领域对严格合规及零幻觉的严苛要求，本文提出 INS-S1 模型家族。该研究通过端到端对齐范式，创新性地引入了可验证数据合成系统以构建精算推理数据集，并设计了结合动态数据退火、验证性推理（RLVR）与 AI 反馈的渐进式课程学习框架。实验表明，该方法在保持通用智能的同时，显著提升了领域任务性能，将幻觉率降至 0.6%，证明了专业领域强化无需以牺牲通用能力为代价。