arXiv 研究：儿童如何设计与推理可信 AI 聊天机器人
arXiv 预印本发布了一项关于儿童设计可信 AI 聊天机器人的混合方法研究。研究团队开发了可调整信任相关特征（如自信、透明度）的聊天机器人构建环境，并招募了 115 名 8-18 岁的学习者制作了 119 个聊天机器人。
推荐理由：研究通过让儿童设计聊天机器人，揭示了不同年龄段对 AI 信任校准的认知差异与设计维度。
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研究提出 MASC 多智能体自校准框架，通过闭环校准解决 LLM 模拟客户时的人格漂移与状态不一致问题。配套发布的 CRPC-Bench 基准包含 38 个动机性访谈客户档案，涵盖大五人格及情绪标注。实验表明 MASC 在档案、人格及回合级一致性上优于现有方法。
arXiv cs.CYAI 评分4242 LLMersion：面向教育公平的本地优先低成本家庭语言学习 AI 智能体框架
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IJAIED · AI 在教育中的应用AI 评分1515 初中数学课程学习进阶研究的基于智能体的建模框架
该研究提出了一种用于初中数学课程学习进阶研究的基于智能体（Agent-based）建模框架。该框架旨在通过模拟分析学生在数学学习过程中的认知发展轨迹，为理解学习进阶提供新的方法论支持。