教育科技研究速報

建立一個高精度的 539,000 篇英語數位書籍資料庫，結合影子圖書館與 Goodreads，供社會科學與文化分析使用。

研究发现LLM生成的政治文本在情感、结构、词汇上与真实社交媒体内容差异显著，缺乏群体真实性。

本文提出一個理論框架，解釋為何人們在面對相同資訊時會產生分歧，並將其歸因於推論設定與世界模型的不可識別性。

在 Polymarket 上以填充端資料探討非零售交易者行為與微結構，發現單一行為模式並提出分層分類方法。

提出兩階段代理協作框架，解決多模態學習的模態支配與偶發耦合，並在多項基準上達成最佳表現。

提出一種可斷言約束，要求 AI 在高風險領域僅在能提供可公開檢查且可爭議的證書時才斷言或否定，否則返回未決定，以保護民主認識代理。

建立首個LLM廣告資料集NaiAD，並透過多維評估與自動化校準，揭示四種語義策略以同時提升使用者與商業效益。

提出策略層級評估框架，發現LLM在數學推理中策略多樣性與答案準確度分離。

本研究驗證語義搜尋能捕捉18世紀洛克作品的隱性引用，顯示其比詞彙重複檢測能揭示思想傳播，受表層詞彙限制。

首次大規模研究Telegram影片盜版，揭示結構、分發策略與抗刪除機制，並開發實時偵測框架。

在肯尼亞，手機式27導聯EEG系統由非專業人員操作，實證其可行性與臨床效用，提升低資源環境下神經診斷可及性。

本文指出 AI 生成科學文獻的低成本帶來認知污染，並提出藍圖式結構化研究成果以降低驗證成本，重新平衡科學產出流程。