教育科技研究速報

提出 FIGURA 方法，透過模組化提示工程在安全過濾的文字到圖像模型中成功生成藝術人物攝影，解決傳統過濾器對合法藝術內容的阻斷。

本文提出一個新穎的AI驅動分析框架，用於評估跨領域研究團隊如何達成共識，並藉由大語言模型、圖譜分析及專家驗證，探討觀點的演變與影響。

本研究探討了在大型語言模型（LLM）上訓練「不可能物體」時，分析性與合成性微調對模型概念生成能力的影響。

本研究透過分析知識實體間的語義距離，量化學術界與產業產出的知識新穎性，發現學術界整體而言更具新穎性，尤其是在專利領域。

本文梳理了行為主義、認知主義、建構主義等主要學習理論，並說明其在現代組織 eLearning 與 L&D 設計中的實際應用與效益。

代理式 AI 與無程式碼工具結合，實現自適應學習、即時技能檢測，顯著提升技術訓練效率與員工就業準備度。

本文提出三個IT要素框架，協助組織從孤立管理轉向能力建構，培養高效協作團隊，並探討其實務價值。

本論文集收錄了2026年在新加坡 AAAI 舉辦的第二屆心智理論與人工智慧研討會的論文，旨在提供一個公開且精選的資源。

本文介紹了 Memento-Skills，一種能夠自主構建、適應和改進特定任務代理的通用且持續學習的 LLM 代理系統。

MemMA 是一個多智能體框架，透過協調記憶的建構、檢索與利用，提升大型語言模型在長期互動中的效能，並實現記憶的自我修正。

提出 D-Mem 雙重記憶系統，結合向量檢索與深思，透過多維質量門控平衡效率與準確，提升長期推理。

提出ZEBRAARENA環境，用於評估工具增強LLM的推理與行動耦合，並揭示現有模型在高難度任務上仍存在顯著效能缺口。