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本立场文件讨论了将代理AI集成到安全关键多无人机系统中的挑战与机遇，倡导以人为中心的社会技术设计方法，以确保在专业环境中的信任、治理和采用。

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.

TA-RAG是一个概念框架，提出将语气意识作为检索增强生成的核心设计目标，解决RAG系统仅优化事实准确性时仍会出现的交际失调（语言、认知、关系）。它概述了四个约束条件以及一项针对社会敏感和高风险情境的评估议程。

Microsoft Research的Atlas Playbook提供了框架和工具，用于设计、部署和评估在多样化文化背景下以人为本的人工智能系统，其基础是在肯尼亚和印度的实地研究。

本文介绍了CoPlan，一种用于人机协同护理规划的协同智能且可争议的界面，它利用多智能体工作流生成候选干预措施和论点，使人类护理规划者能够在最终计划生成之前检查、质疑和修改建议。该方法在居家养老场景中进行了演示，并为可信赖的人机协同护理规划提供了设计框架。

WeClawArena is an auditable benchmark and runtime sandbox for evaluating multi-party cross-user agent collaboration and security in human-centered agent networks, measuring task utility and attack success rates across personal workspace tasks.

本文介绍了ConnectED，一个面向越南教育的以人为中心的AI系统，利用VietEduQwen大语言模型支持课程对齐的备课和互动式学生学习，将教师备课时间从数小时缩短至约30-45分钟，同时在全国考试题目上达到87%的准确率。

本文表明，代理工具框架（脚手架）的选择可能导致每个已解决任务的令牌数差异高达40倍，而模型通过率变化很小，这表明在以人为本的编码代理评估中，应该比较工具框架-模型对，而非仅比较模型。

本文比较了社会技术设计原则与以人为中心的人工智能指南，分析其异同，为未来人工智能设计方法提供参考。

Thinking Machines, the lab founded by ex-OpenAI researchers, released a manifesto arguing for distributed AI over centralized AGI, emphasizing local knowledge, human-AI collaboration, and user-encoded alignment.

本文提出了ASMR，一种智能框架，包含字段生成智能体和结构优化智能体，利用强化学习从历史船舶维修报告中自动生成紧凑且信息丰富的模式，旨在提高报告的完整性和一致性。

对教皇关于人工智能和人类尊严的文本的批判认为，人工智能伦理需要一个多元框架，融入伊斯兰正义、佛教慈悲、乌班图等多种道德传统，而非仅仅依赖人类尊严。

Jeremy Howard 反对训练AI模型自主地做所有事情，而主张训练LLMs来支持人类学习、创造力和迭代实验。

本文提出了一种以人为本的大型语言模型（HCLLMs）框架，融合人机交互（HCI）与自然语言处理（NLP）的视角，旨在模型开发的全生命周期中优先保障人类价值观。