2206 पेपर
यह शोध पत्र 2019 से मध्य-2026 तक के कैगल (Kaggle) प्रतियोगिता सबमिशन का विश्लेषण करता है और यह पाता है कि जहाँ एआई कोडिंग सहायकों ने कोड संरचना और परंपराओं में महत्वपूर्ण रूप से सिंटैक्टिक एकरूपता (syntactic homogenization) को बढ़ाया है, वहीं वे अभी तक डेवलपर्स द्वारा नियोजित अंतर्निहित अर्थ संबंधी दृष्टिकोणों (semantic approaches) या समस्या-समाधान रणनीतियों में अभिसरण (convergence) का कारण नहीं बने हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि दुष्प्रचार को संबोधित करने के लिए एआई-जनित वॉटरमार्क और लेबल पर निर्भर करना एक भ्रामक दृष्टिकोण है क्योंकि यह सत्यता या इरादे को संप्रेषित करने में विफल रहता है, और इसके बजाय सिंथेटिक सामग्री की नैतिक और ज्ञान संबंधी चुनौतियों से बेहतर ढंग से निपटने के लिए प्रक्रियात्मक पारदर्शिता और सूचना साक्षरता को प्राथमिकता देने का प्रस्ताव देता है।
यह शोध पत्र सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पाठ्यक्रमों का स्वचालित रूप से विश्लेषण और संशोधन करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) का उपयोग करने का प्रस्ताव करता है, जिससे अपडेट के लिए आवश्यक समय को कम किया जा सके और उन बाधाओं को कम किया जा सके जो छात्रों के स्नातक होने में देरी करती हैं।
यह शोध पत्र एकसीमोग्लू, कॉन्ग और ओज़दाग्लार (2026a) के "नॉलेज कोलैप्स" (ज्ञान पतन) मॉडल का एक आलोचनात्मक मूल्यांकन प्रस्तुत करता है, जिसमें यह तर्क दिया गया है कि हालांकि यह सही ढंग से उस विश्वसनीय नकारात्मक बाह्यता की पहचान करता है जहाँ एजेंटिक एआई मानवता के साझा ज्ञान आधार को क्षीण कर सकता है, लेकिन इसकी संरचनात्मक सीमाएं और निश्चित आपदा का अभाव एक ऐसे अनुसंधान एजेंडे की आवश्यकता को रेखांकित करता है जो संज्ञानात्मक सामान्य संपदा की त्रासदी (ट्रैजेडी ऑफ द कॉग्निटिव कॉमन्स) को रोकने के लिए प्रयास लोच (एफर्ट इलास्टिसिटी) को मापने और मानव ज्ञान के एकत्रीकरण में सुधार करने पर केंद्रित हो।
यह शोध पत्र xChk प्रस्तुत करता है, जो 'ब्रिंग योर ओन आइडेंटिटी' (BYOI) के लिए एक संदर्भ पहचान प्रदाता है, जो उपयोगकर्ताओं को विविध सत्यापन पद्धतियों के माध्यम से नामांकन करने और मानक OAuth/OIDC टोकन के रूप में दावों को प्रकट करने में सक्षम बनाता है, जबकि एक्सेस पर्याप्तता के निर्णयों को निर्भर पक्षों (relying parties) को सौंपता है और एक साझा सत्यापन ग्राफ के माध्यम से मानव और AI-एजेंट दोनों के प्रमाणों का समर्थन करता है।
यह शोध पत्र स्वचालित निबंध स्कोरिंग के लिए एक फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो अनदेखी रूब्रिक्स (rubrics) के साथ निबंधों को स्कोर करने के लिए 'रूब्रिक-अग्नोस्टिक' मध्यवर्ती "लक्षणों" (traits) और लक्ष्य-निबंध पर्यवेक्षण का उपयोग करके मजबूत क्रॉस-रूब्रिक सामान्यीकरण प्राप्त करता है, जो बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और अनदेखी रूब्रिक्स के साथ निबंधों को स्कोर करते समय अत्याधुनिक मॉडलों के प्रदर्शन के करीब पहुंच जाता है।
पाँच प्रयोग प्रदर्शित करते हैं कि केवल एआई (AI) की सलाह तक पहुँच होना, भले ही वह गलत हो और सटीकता को प्रोत्साहित किया जा रहा हो, अनिश्चितता स्वीकार करने की लोगों की इच्छा को नाटकीय रूप से कम कर देता है, जिससे वे अत्यधिक आत्मविश्वास के साथ अधिक प्रश्नों के उत्तर देते हैं लेकिन उनकी सटीकता काफी कम हो जाती है।
यह शोध पत्र एक यूके सिटी काउंसिल के लिए ऊर्जा संक्रमण नीति उपकरण के केस स्टडी के माध्यम से प्रदर्शित करते हुए, मानव व्यवहार संबंधी प्रभावों को पकड़ने के लिए मल्टी-लेवल एजेंट-आधारित मॉडलिंग को एकीकृत करने वाला एक डिज़ाइन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करके पॉलिसी डिजिटल ट्विन्स के धीमे अपनाने की समस्या को संबोधित करता है।
410 जर्मन कंपनियों के एक मिश्रित-विधि अध्ययन के आधार पर, यह शोध पत्र प्रकट करता है कि जहाँ मानव संसाधन प्रबंधन में एआई (AI) का एकीकरण विश्लेषणात्मक क्षमताओं को बढ़ाता है और प्रतिभा विकास के लिए रणनीतिक क्षमता प्रदान करता है, वहीं इसका वास्तविक अपनाव मुख्य रूप से दक्षता और युक्तिकरण लक्ष्यों द्वारा संचालित होता है, जो डिजिटल बुनियादी ढांचे, सह-निर्धारण ढांचों और नैतिक चिंताओं जैसे संगठनात्मक कारकों से भारी रूप से प्रभावित है।
यह अध्ययन 2,300 GitHub रिपॉजिटरीज़ में एजेंट-जनरेटेड 25,000 से अधिक पुल रिक्वेस्ट्स का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि जहाँ एजेंटिक कोडिंग टूल्स का गहन उपयोग परियोजनाओं के एक छोटे उपसमुच्चय (subset) में केंद्रित बना हुआ है, वहीं सफल एकीकरण काफी हद तक एकल-मानव निरीक्षण मॉडलों पर निर्भर करता है और परियोजना के आकार एवं उत्पादकता के आधार पर महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होता है।