- 真相机器：在 AI 语言模型中合成真实性
本文讨论了 AI 系统中真理的斗争及其对 InstructGPT 的性能进行了调查，强调了数据收集、模型架构和社会反馈机制如何将各种看法巧妙地综合并自信地呈现为真实陈述，提出了增强未来语言模型真理评估能力的两个可行方向，即丰富社交性和增强 - uHelp：互助社群智能志愿者搜索
uHelp 是一款基于信任度的智能志愿者搜索应用，使用了一些 AI 技术来为社区成员寻找合适的志愿者，为日常活动提供帮助。
- Shoupa：早期诊断帕金森病的 AI 系统
本文介绍了我们开发的智能手机移动设备和 AI 技术相结合的 PD 早期检测系统框架，该系统结合了不同任务，评估了运动和非运动症状，以帮助用户在非临床设置中及时检测 PD，确定其最严重的症状，进而用于 PD 康复指导及其他神经疾病的检测。
- 基于多准则决策分析的 SMP 模型不确定性去除方法
本研究旨在基于 TOPSIS 方法，设计一种结构化的方法，以预测异构自动化软件的可维护性并发现 GARF 技术表现最佳。
- 语言基础的信任：人机协作中的新 AI 挑战
该论文探讨了 “语言基础” 这一挑战，旨在通过将语言绑定到真实世界的参照物中来完全理解自然语言。该研究提供了三个贡献，分别为：a）分析了人工智能技术、数据集和用户界面等方面的语言基础研究概述；b）提出并实证了与语言基础相关的六个假设的信任因 - 数据叶子：面向场景的数据联合创新元数据
通过将数据集连接起来，从而代表每个数据集摘要信息的方法，旨在帮助创新思想和数据用户之间的沟通，使其能够使用或组合数据集来创建有价值的产品、服务和商业模式，提供适用于现实业务需求和应用的实用知识以及基础，并为将人工智能技术应用于数据提供现实基 - IJCAI量化由数据和 AI 模型引起的健康不平等现象
提出了用于检测和量化人工智能引起的不平等的通用分配 - 恶化框架，应用于两个 ICU 数据集，结果显示与白人相比，非白人患者的差距显著增加（2.45％至 43.2％），其中一个评估的不平等性增加了超过 9 倍。
- MetaAID：一个通过 AI 技术和人工编辑开发元宇宙应用的灵活框架
提出了一个新的灵活的元宇宙人工智能技术框架 metaAID，该框架可支持多种人工智能技术在数字孪生和虚拟人类的开发中使用。开发元宇宙应用程序涉及技术开发任务和手动编辑工作，并经常成为一个重量级多团队协作项目，而多个行业的元宇宙应用程序开发更 - 利用隐私配置授权数字社会用户
通过收集健身数据集，进行相关的实证研究，并基于研究结果实现了建议系统，从而帮助用户更好地理解他们的隐私设置，从而更好地保护个人身份信息和表达个人伦理偏好，并实现了较高的准确性。
- 人工智能的信任与其在人工智能技术接受中的角色
本论文探讨了信任对使用人工智能技术意图的影响，结果显示信任通过感知有用性和使用者对助手的态度影响了使用意图，功能相关的信任对使用意图的影响大于人类的信任，在 AI 相关应用中，信任对技术的接受起着重要的作用，并提供了可用于未来研究的基于多维 - 合成书籍
本文讨论利用 AI 技术（如 GPT-2 和 GPT-3）创造新型书籍的方法，引入了合成书的概念，并探讨了其价值和创作理念，着重强调了艺术质量问题，并介绍了相关的艺术家与读者的互动项目，最后关注的是认识文学的神经美学。
- Qlib：面向 AI 的量化投资平台
研究旨在通过使用 AI 技术，为数量化投资提供一个强大的基础架构，以支持新的学习范式和数据驱动的方法，并解决在 AI 技术应用于金融领域的过程中所面临的挑战。
- KDD基于长期患者记录的预测分析规范架构
本文提出了一个新的 AI 模型开发架构，以解决在医疗保健领域中使用 AI 遇到的数据隐私、安全、偏见等系统性问题，并在实际问题中进行了定性评估。
- 如果我听懂了你的话：构建并评估具有积极倾听技能的面试聊天机器人
本论文探讨使用公开可用的 AI 技术来构建有效的面试聊天机器人。我们建立了一个具有一部分积极倾听技能的原型来证明可行性，并在 206 名用户的实时评估中比较了具有或没有积极倾听技能的面试聊天机器人在四个常见面试主题上的表现。我们的工作提出了 - MMAI 与无障碍：道德考虑的讨论
本文从残障人群的需求入手，探讨了如何通过 AI 技术来解决其面临的较多的无障碍性障碍问题；同时，哪些道德问题需要被考虑到才能实现真正的包容性。
- 面向残疾人的 AI 公平性：研究路线图
使用 AI 技术改善残障人士（PWD）的生活具有巨大潜力，但是如果没有考虑到公平性，这些技术可能会导致针对残障人士的不良影响。该研究通过风险评估和未来的研究路线图来探讨 AI 与残障人士之间的相互作用，以建立更公平、更包容性的算法。