argumentation

This position paper advocates computational argumentation as a formal foundation for Evaluative AI, which supports human decision-making by presenting competing hypotheses with evidence for and against, rather than single recommendations.

Introduces CANOE, a multi-agent neuro-symbolic framework for open-ended care plan coordination that uses argumentative computation and human-in-the-loop contestation to improve transparency, safety, and clinical correctness.

本文介绍了一个包含17k句子的语料库，该语料库对COVID-19期间三个德国政治领域的论证段落进行了标注，并开展了一项自动识别此类段落的试点研究，发现边界难以确定，且模型存在确认偏差。

本文提出一个框架，利用Toulmin论证模型对基于OCT图像的ML视网膜诊断进行结构化，整合生物标志物提取、医学大语言模型推理（MedGemma）和相似度度量（MedSigLip），以实现可解释且基于证据的诊断辅助。

本文介绍了一个范畴论框架，用于通过组合可复用的foundries（基础组件）来构建可验证、局部真值保持的基础模型，该框架在Odyssey系统中实现，并计划于ICML 2026进行教程讲解。