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本文通过实证测量了语言模型智能体如何从同伴处采纳信念，发现其采纳内核呈 S 形曲线，具有复杂传染的特征——阈值由一个单一的"一致性"维度驱动，该维度综合了论断的合理性、来源的可信度以及智能体的倾向性。研究进一步表明，在多智能体种群中，信念传播呈现网络集群式扩散、级联窗口的分岔现象以及带滞后的共识形成，这意味着既定信念远比植入新信念要难以动摇。
本文引入了基本动力学单元（FDUs）作为可组合的基元，用于网络动力学系统中的物理信息结构推断，利用神经常微分方程（ODEs）从扰动时间序列数据中恢复交互结构。
推广《数据科学中的图算法》一书，该书教授图算法及其在Neo4j中的应用，涵盖知识图谱、社交网络分析和节点嵌入等主题。
本文研究了非人灵长类动物的发声或手势的依存句法分析是否可以在没有金标准的情况下进行评估。利用网络科学，作者表明，由于非人灵长类动物序列长度分布的快速衰减，解析器获取的正确边比例必然很高，这使得评估成为可能，与人类语言不同。
堪萨斯大学的研究人员利用网络科学绘制了英语口语词汇的视觉相似性，发现大约三分之一的单词在读唇时看起来至少与另一个单词相似。这项研究提供了关于常见读唇错误的见解，并可能改善人类和人工智能读唇系统的训练。