教育科技研究速報

研究開發測量方法，證實大型語言模型在記憶書籍內容上差異顯著，部分模型可完整提取版權文本。

提出在相似性圖中對特殊項目子集進行排序的組合優化框架，並分析其計算複雜度與實用近似解，示範於溫室氣體排放評估。

提出以學生真實學術工作為基礎的雙語長期任務基準，評估 AI 代理在學術層面上的能力。

提出 AI 合規差距概念，證明其不可檢測且不可避免，並發布首個流程合規基準。

LLM在娛樂新聞真偽評估中顯示出明顯的誤判偏差，且不同模型差異顯著。

提出「路由收據」概念，提供 AI 回應的實時路徑透明化，填補模型卡缺失的運行條件資訊，並對現有平台進行實證調查。

研究證實加密手機網路流量可作為被動感測工具，透過 AI 學習表徵來識別壓力、孤獨感與睡眠障礙等行為模式。

本文綜合評估多語醫療AI語言技術的效能與風險，並提出七大研究與實踐挑戰。

提出將代理式 AI 系統視為邊際代幣分配經濟體，並說明其對成本、風險與延遲的統一評估框架。

研究顯示，透過雪球抽樣獲得的受訪者較河流抽樣更易完成問卷，且更偏向新用戶與女性，回覆更簡短且耗時較少。

LLM 透過重構語境能提升保守派對自由派新聞的信任與參與，且模型高估自身效益。

以城市規劃批判實用主義為基礎，提出可調整的算法公平框架並在房貸、學校選擇及女性殺害數據收集案例中驗證