- 朝双向人工智能对齐迈进：澄清、框架和未来发展的系统综述
近期的人工智能的普适性进展凸显出引导人工智能系统走向个人和群体的目标、道德原则和价值观的重要性，这被广泛称为对齐。然而，人工智能和哲学领域对于人工智能和人类对齐的定义和范围尚未被明确界定，而且这个问题的长期互动和动态变化也基本被忽视。为了填 - ICML基于认知神经科学启发的人工智能内部解释性框架的立场文件
提出了内部解释能力作为一个新兴领域，旨在揭示人工智能系统的内部机制，尽管如何发展这些机制理论仍存在争议。然而，最近的批评引发了对其对促进人工智能更广泛目标的有用性的质疑。然而，在另一个领域 —— 认知神经科学，我们发现了相似的问题，从中我们 - 对话式搜索和推荐的概念框架：在对话式搜索过程中概念化代理人与人类的互动
该研究论文提供了关于代理人和用户之间对话式搜索过程的概念化，为对话式搜索代理开展研究、开发和评估提供了框架和起点。
- 文化如何塑造人们对人工智能的期待
迫切需要将不同文化群体的视角纳入人工智能发展中。我们提出了一个新颖的概念框架，旨在通过独立和相互依赖的文化自我和环境模型来扩大、重新构想和重新建立人工智能的主流愿景。两项调查研究支持该框架，并初步证明人们在想象理想的人工智能时应用了他们的文 - 基于非编码自动机器学习的人类中心人工智能产品原型开发：概念框架、潜力与局限性
该研究评估无代码自动机器学习作为应对人工智能产品原型设计中的挑战的解决方案，并提出一个概念性框架，旨在克服人工智能产品的复杂性，从而实现无缝执行和跨学科协作，对于以人为中心的人工智能产品至关重要。通过设计科学研究方法，该研究确认了挑战，并通 - 我能相信我的伪造数据吗 -- 用于医疗领域合成表格数据的全面质量评估框架
通过综合文献回顾和团队经验，我们提出了一个概念性框架，以保证合成数据在医疗人工智能应用中的质量，并扩展了普遍质量维度，包括公平性和碳足迹，并提出了支持实际应用所必需的阶段，通过增加透明度和减少安全风险来增强对合成数据的信任，以加速可信任的医 - 智能生成图形游戏资产：概念框架与现状的系统综述
通过系统文献综述，本文研究了图形素材生成领域中的最新方法，旨在填补现有研究的不足，并提出了一个概念框架来解决这些问题。
- 生物学中的语言学规律
语言学规律在生物学中的研究，通过提出一个新的概念框架，整合了不同层次的分析，并将语言学规律与生物学核心理论统一起来。
- AI 设计中的参与式转向：理论基础与实践现状
通过综合技术设计、政治理论和社会科学的文献，以及对 12 位人工智能研究员和从业者的半结构化访谈，本文试图通过将现有理论文献与经验调查和批判相结合，为感兴趣采取参与式方法的人工智能设计和开发的研究人员和从业者提供一个概念框架，以评估参与式人 - 提出一个概念框架：针对公共健康行为的社交媒体监听
本研究旨在提出一个基于理论的新颖概念框架来进行虚假信息研究，该概念框架可用于更好地理解社交媒体上的公众言论，并可与其他数据分析相结合以获取更全面的画面。
- MM理解现实世界的人工智能规划领域：一个概念框架
研发了一个概念框架，用于识别和分类真实世界规划领域，特别以可持续建筑作为应用领域，该框架能够影响 AI 规划系统在真实世界应用领域的设计、开发和适用性。
- 指导机构 AI 研究和应用的多域关系框架
该研究探讨了社会技术话语中的关系问题，即语义模糊、概念之间缺乏明确关系和不同的标准术语这些根本本体论问题。作者提出了一个概念框架来组织概念，包括操作性，认识论和规范方面，以帮助开发适当的指标、标准和机制，促进机构 AI 系统的研究和采用。
- 历史文献资料的时间线生成概念框架：存档时间线摘要 (ATLS)
本文提出了一种档案时间线摘要（ATLS）系统的概念框架，建议将时间线摘要方法扩展到档案收藏品，以帮助研究；同时探讨了现有的时间线摘要方法。
- 数字孪生：人类的定位在哪里？
本文提出了一个 Digital Twin 级别的概念框架（ Levels of Digital Twin），以帮助实践者规划 DT 部署，明确目标和可交付成果，并制定战略愿景。框架可帮助回答人与 DT 合作时 DT 可以扮演哪些角色以及这些 - 场景描述到描绘任务中的欠规范
为填补目前研究中忽视多模态图像 + 文本系统的隐式性、不确定性和缺陷性的空白，本文提出了一个概念框架，着重考虑生成场景描述的图像的系统。我们概述了有关文本和图像传达意义的不同之处的核心挑战，以及可能由不明确和未规定的因素放大的风险。我们提出 - 使用区块链技术保护基于人工智能的医疗保健系统：一项最新资料系统综述和未来研究方向
本文探讨了区块链技术如何改善基于人工智能的医疗保健可靠性和信誉的状态，并通过系统文献综述探索了不同人工智能技术和区块链技术的医疗应用程序。提出了一个概念框架，包括自然语言处理，计算机视觉和声学 AI 应用，以应对各种针对基于人工智能的医疗保 - ICLR机器学习的分析层次
本研究提出采用 Marr 的分析层次理论作为机器学习共同的概念框架，以便更好地理解、分析和讨论机器学习研究，通过案例研究展示了如何通过采用这种分析层次理论更好地参与推动学术界进步的讨论。
- 条件重要性采样用于离线学习
本文提出了一个基于条件重要性采样比的离线策略强化学习概念框架，探索了其应用于算法设计的新视角，并证实了它的理论意义及其派生算法。