教育科技研究速報

透過在全球南部城市中心進行社群參與式紅隊測試，建立26,000+本地化T2I失效案例資料集，揭示文化語言差異帶來的新型安全風險。

研究揭示 AI 政策者在設計合成媒體披露時，透過類比推理平衡透明度與實用性，並凸顯兩大衝突：規範性與中立性、主動性與精確性。

本研究驗證視覺型大型語言模型能以單一呼叫完成手寫數學作業的轉錄與評分，並指出其準確度高但主要受轉錄失誤影響。

提出將模型適應轉為知識適應的邊緣 AI 架構，結合視覺編碼器與動態知識庫，實現低功耗、離線生態監測，並促進與原住民共同開發的倫理 AI。

本文利用 Reddit 數據量化手機訊息詐騙趨勢，發現回覆式詐騙增長最快且偵測工具效能最低，提示需改進偵測技術。

本文提出「對齊漂移」概念，解釋 LLM 在長期互動中如何因過度受歷史紀錄影響而逐漸偏離用戶當前意圖。

提出ORACLE框架，利用自適應上下文管理與自我蒸餾，從部分流式應用使用軌跡提前預測多階段手機詐騙，提升警報準確度

提出一種輸入端隱藏水印技術，透過Unicode標籤嵌入指令，讓LLM在回覆中留下可辨識簽名，從而偵測學生直接貼上模型回覆的行為。

開發 Kids-SIT 系統透過標準化影片對話，利用 AI 自動化分析兒童的語言與非語言社交行為。

本文提出生成式 AI 廣告不再是單純的內容置入，而是對生成過程本身的干預，並提出四層影響分類與可信度評估框架。

透過分析 Reddit 27 萬則貼文，揭示師生對生成式 AI 的觀點差異，以及對抗性討論如何主導師生互動。

研究LLM代理社群在面對可信錯誤訊息時，透過證據導向思考與政治立場影響抵抗與恢復。