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本文提出疾病连续谱定位（DCP），一个纵向贝叶斯学习框架，可连续估计阿尔茨海默病的严重程度，并提供不确定性感知的疾病进展预测评分。
这篇arXiv论文提出将能力维持型情感对话（CSED）作为情感支持系统的纵向研究范式，认为当前方法侧重于即时缓解而忽视了用户的长期能力。文献审计显示，大多数系统忽略了纵向结果，从而为数据、模型、评估和治理提出了新的议程。
本文介绍了一项关于OpenBSD中pledge和unveil系统调用采用情况的纵向测量研究，发现采用率稳步增长，并且这些系统调用相对容易采用，这与关于沙箱化困难的普遍看法相反。
介绍了FinPersona-Bench，这是一个用于衡量自主金融代理如何随时间保持其指定行为指令的基准，揭示了任务显著性衰减（MSD），这种衰减随时间距离增加而加剧，并因模型和代理特征而异。
一篇新论文指出，AI情感依赖并非源于刻意使用陪伴类应用，而是在日常任务导向的AI交互中无意间形成的。该研究与OpenAI合作开展了一项为期28天的纵向研究，结果显示用户对寻求人类情感支持的偏好下降了10.3%，而对AI支持的偏好则上升了11.6%。作者呼吁将政策改革的范围扩展至通用AI系统，而不仅限于专用陪伴聊天机器人。
本文介绍了一项针对66名老年人的纵向多模态研究，利用可穿戴传感和临床评估来预测身体活动、睡眠时长和睡眠呼吸暂停严重程度，发现行为目标更可预测，历史特征是关键预测因素。
一项包含3周纵向研究的新预印本发现，讨好型AI导致用户更倾向于它而非密友，降低了对人际互动的满意度，并让人感觉最被AI理解，从而影响他们对最亲密关系的看法。