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यह अध्ययन प्रकट करता है कि LLM-आधारित सामग्री क्यूरेशन व्यवस्थित रूप से ध्रुवीकरण को बढ़ाता है और विषाक्तता प्रबंधन तथा भावना (sentiment) में विशिष्ट, प्रदाता-विशिष्ट पूर्वाग्रह प्रदर्शित करता है, जबकि प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों के बावजूद ट्विटर/X पर लगातार वामपंथी लेखकों का अधिक प्रतिनिधित्व करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि नैतिक डेटा विज्ञान को विषयों के एक स्थिर गुण के रूप में भेद्यता (vulnerability) को देखने के बजाय यह पहचानने की ओर बढ़ना चाहिए कि तकनीकी डेटा अभ्यास सक्रिय रूप से व्यक्तियों को किस प्रकार अनिश्चितता (precarize) की स्थिति में डालते हैं, और यह उस "संरक्षण विरोधाभास" (protection paradox) से निपटने के लिए एक प्रतिवर्तनीय प्रोटोकॉल का प्रस्ताव करता है जहाँ नेक इरादे वाले एआई हस्तक्षेप अनजाने में उन्हीं आबादी को उजागर और शोषण करते हैं जिनकी वे मदद करने का लक्ष्य रखते हैं।
यह शोध पत्र दोहरी रूप से बाधित निष्पक्षता (समूह निष्पक्षता और विविध केंद्र चयन का संयोजन) के तहत डिस्क्रीट k-क्लस्टरिंग समस्याओं के लिए बेहतर कॉन्स्टेंट-फैक्टर सन्निकटन एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है, जो k-सेंटर के लिए 4-सन्निकटन प्राप्त करता है और एक LP-आधारित रूपांतरण दृष्टिकोण का उपयोग करके k-मीडियन और k-मीन्स के लिए पहले कॉन्स्टेंट-फैक्टर सन्निकटन प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र SECAdvisor को प्रस्तुत करता है, जो जोखिमों का आकलन करने, इष्टतम निवेश की गणना करने और लागत प्रभावी सुरक्षा रणनीतियों की सिफारिश करने के लिए आर्थिक मॉडलों को एकीकृत करके कंपनियों को उनकी साइबर सुरक्षा योजना को अनुकूलित करने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक उपकरण है।
यह शोध पत्र यह जांच करता है कि कैसे प्रभाव (affect) और विशिष्टता (specificity) जैसे व्यावहारिक लक्षण एनएलपी (NLP) में अंतर-समूह पूर्वाग्रह को प्रभावित करते हैं, जिसमें अंतर-समूह संबंध लेबल के साथ उनके सहसंबंध का विश्लेषण किया गया है और काउंटरफैक्चुअल प्रोबिंग (counterfactual probing) का उपयोग करके यह प्रकट किया गया है कि न्यूरल मॉडल वर्गीकरण के लिए प्रभाव पर तो निर्भर करते हैं लेकिन विशिष्टता के उपयोग के मामले में अनिर्णायक परिणाम दिखाते हैं।
यह शोध पत्र RCVaR को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन आर्थिक ढांचा है जो साइबर हमले की लागत के सटीक, कंपनी-विशिष्ट मौद्रिक अनुमान प्रदान करने के लिए उद्योग रिपोर्टों से वास्तविक दुनिया के डेटा का लाभ उठाता है, जिससे सभी आकारों के व्यवसायों के लिए जोखिम प्रबंधन रणनीतियों को बढ़ाया जा सके।
यह शोधपत्र तर्क देता है कि एआई त्रुटियों को केवल सिस्टम के मतिभ्रम (hallucinations) के रूप में देखने के बजाय, हमें उन्हें वितरित संज्ञान सिद्धांत (distributed cognition theory) के माध्यम से एक सहयोगात्मक प्रक्रिया के रूप में समझना चाहिए जहाँ मनुष्य और एआई मिलकर भ्रमित वास्तविकताओं का सह-निर्माण करते हैं, जो इस घटना को 'एआई का हमारे प्रति मतिभ्रम' से बदलकर 'मनुष्यों का एआई के साथ मतिभ्रम' में परिवर्तित कर देता है।
यह शोध पत्र एक तकनीकी ढांचे को प्रस्तुत करता है जो वैश्विक खनन स्थलों की सेंटिनल-2 उपग्रह इमेजरी की व्याख्या करने के लिए सांख्यिकीय संचालन, मानवीय निर्णय और जनरेटिव एआई को एकीकृत करता है, जो औद्योगिक निष्कर्षण के स्थानिक वितरण के आकलन में मल्टीमॉडल लैंग्वेज मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए एक नवीन 'अर्बन ड्वेलिंग एंड माइनिंग इंडेक्स' पेश करता है।
यह अध्ययन 1,26,000 से अधिक समाचार लेखों के एक विशाल संग्रह का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि हिंसक और विनाशकारी घटनाओं का कवरेज अनुमानित सामयिक और अर्थपूर्ण प्रतिमानों का अनुसरण करता है, जो विशिष्ट प्रमुख शब्दों द्वारा संचालित तीव्र उछाल, प्रारंभिक कथा परिवर्तन और क्रमिक गिरावट द्वारा अभिलक्षित है।
यह शोध पत्र CAMO को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो परिकल्पनाओं को गणनीय कारकों (computable factors) में बदलकर, न्यूनतम कारण उपग्राफ (minimal causal subgraphs) सीखकर और कारण दिशाओं को परिष्कृत करने के लिए प्रतितथ्यात्मक जांच (counterfactual probing) का उपयोग करके, LLM सिमुलेशन में सूक्ष्म-स्तर के एजेंट व्यवहारों को मैक्रो-स्तर के सामाजिक उद्भव से जोड़ने वाले व्याख्या योग्य कारण तंत्रों की खोज करता है।