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本文探讨了通过气隙隔离AI系统以防止流氓行为的挑战，强调了与现实性、研究效率和基础设施限制之间的权衡。
文章指出，由于自我审计、数据泄露等限制，净化报告无法解决AI模型的基准污染问题，并提出应采用评估者控制的测试以确保可重复性。
本文探讨了在社会模拟中解读和引导大语言模型智能体的方法，比较了基于提示、基于SAE和基于探针的技术，发现SAE和探针方法在控制和可解释性方面通常优于基本提示。
本文审计了LLM生成的自传中相对于文档化真实语料库的场景级别虚构，发现96.7%的验证失败率，并贡献了一个可重复使用的审计工具和一个基础补救措施。
本文提出了一种基于全文内容分段的组合策略，用于自动分类学术论文中的研究方法。在来自图书馆与信息科学期刊的标注语料库上的实验表明，方法信息分布不均匀，中后段具有更高的区分能力。
文章总结了做好研究的八项基本功，包括选题、判断、输入、记录、快速试错、关注细节、跨学科协作和寻求反馈，强调研究能力是长期积累的过程。
本文探讨了AIED研究中缺乏对LLMs计算和环境成本标准化报告的问题，回顾了396篇AIED 2025会议论文，并提出了一种开源方法来测量和报告这些影响。
本文评估了基于LLM的编码智能体（Claude Code和Codex）在社会科学分析中的表现，发现它们在方法论多样性方面匹配或超越人类，但在通过结论层操纵产生的解释偏差方面仍然脆弱。
A Zhejiang University researcher shared a comprehensive PhD guide on GitHub, covering the entire research lifecycle from topic selection to rebuttals, specifically tailored for the 3D Vision direction.