教育科技研究速報

對26款大型語言模型進行多維政治心理測量審計，發現大多數模型集中於自由左翼區，並證實單軸評估不足，需多維框架。

本研究證實美感圖像在不同深度學習模型間能產生更相似且對齊的表示，顯示美感具有可量化的形式結構，並提出人機共創的可能性。

本文調查主要期刊對AI生成圖像的政策，並提出透明合規的使用指引。

提出零假設方法，利用履歷語彙與人口凝聚力自動偵測職業新興，發現AI領域語彙快速形成但人口未凝聚，表明AI為擴散技術而非新職業。

本文提出利用人工智慧輔助深度民主的協同智慧框架，並以人為本共設計方法驗證其可行性與可信度。

本研究提出 AETHER 框架，利用 POI 對比學習將 AlphaEarth 影像特徵與人類活動語義對齊，提升城市功能映射與自然語言查詢效能。

研究揭示 2025 年加州 Palisades 與 Eaton 火災期間避難所容量不足與地理隔離造成的可及性不平等，並提出基於容量與距離的避難所配置策略以提升公平與準備度。

提出一種簡單方法，在保持邊緣相鄰差分隱私的前提下，釋放社會網路的連結度指標，並證明其一致性與正態性。

挑戰 AI 進步連續性假設，提出制度尺度法則顯示模型規模非單調，較小專域模型在實務部署中更具優勢

本文以能力理論視角重新定義開放搜尋，指出企業審查與權力衝突需被納入設計考量，以避免被大型公司同化。

研究顯示 LLM 在道德公平判斷上因代詞、數量與性別標記而產生顯著偏見，尤其非二元代詞被偏好，男性代詞被歧視。

本文揭示為何現行 AI 模型難以生成小說，並指出三大挑戰：敘事因果、資訊重估與多尺度情感結構。