教育科技研究速報

本研究探討大型語言模型（LLM）在數學創造力方面的潛力，並發現其能生成專家未知的、具有獨特研究價值的微分幾何研究問題。

提出 dTRPO 透過軌跡縮減降低計算成本，提升擴散大型語言模型的離線策略訓練效率與生成品質，並在多項基準上顯著提升表現。

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。

提出以Cyberism為基礎的ORS框架，從本體、數位人格與價值三柱整合治理合成心智。

提出 MedForge 系統，結合大規模醫療偽造資料集與先行推理機制，實現高準確度且可解釋的醫療深偽偵測。

PRISM透過意圖驅動自我啟發，將專家角色轉化為LoRA適配器，提升LLM安全對齊且保持判斷準確度。

提出 NeSyCR 框架，利用神經符號反事實推理將視訊示範轉化為可執行程式碼，並在跨域環境中提升 31% 任務成功率。

本研究揭示了自動提示優化（APO）方法中存在的黑箱問題，並提出了 VISTA 框架，提升了提示優化的可解釋性與效能。

LLM代理能利用散布線索自行推斷真實身份，顯示去匿名化風險升高。

開發 LGESynthNet 以可控方式合成心臟瘢痕影像，僅用 429 張圖像即提升分割與偵測準確度 6–20 分。

本文將微分方程式作為理論基礎，系統性闡述其在深度神經網路架構、性能提升與實務應用中的作用。

提出 MemArchitect，透過規則治理 LLM 記憶，提升代理人安全與效能。