阿尔茨海默病人工智能语音与言语生物标志物的系统综述
系统综述评估基于人工智能的语音与言语分析作为阿尔茨海默病及轻度认知障碍无创生物标志物的转化潜力。 遵循PRISMA指南，两名研究者检索PubMed、Scopus与Cochrane Library，纳入报告诊断与预后结局、采用机器学习或深度学习分析人类语音的研究。
人–AI 团队 vs 人–人团队：信息探询如何影响协作决策
背景：传统人–AI 决策研究把过程当作"AI 给建议、人做决定"的线性分段流程；但 LLM 让交互更接近人–人团队的协作——成员必须共享并整合各自独有的信息才能做出好决策。 采用团队研究经典范式 隐藏剖面任务（hidden profile）；操纵团队类型（人–AI 98 组 vs
主动推断与"人工推理"：用期望自由能驱动结构学习与规则发现
核心问题：如何采样最能揭示世界模型结构的结果——即在若干生成模型/假设之间做最优实验设计（rule discovery）。 数学工具：主动推断中，策略（动作组合）按期望自由能选择 = 期望信息增益 + 价值；信息增益即"含与不含行动后果"两种预测后验之间的 KL 散度。 计算效率
机器学习在无创贫血诊断中的应用：基于CRISP-DM的系统综述
结论：该综述梳理了基于CRISP-DM流程的机器学习用于无创贫血诊断的近期研究进展。 设计：系统综述，围绕CRISP-DM数据挖掘流程归纳无创贫血诊断的机器学习建模工作。
通用大模型作为受限晶体组分生成器：Elpasolite基准评估
在Elpasolite大化学空间基准上，通用大语言模型经迭代提示-应答框架可平均找回目标区域中96%的低能Elpasolite组分，作者据此提示其在目标性质空间覆盖上可能优于既往任务专用生成模型，但该结论基于单一基准，属提示性证据。 研究为计算基准评估类设计，材料未报告具体样本量
大语言模型人格与意识形态传播的社会语言学视角
从社会语言学视角提出机器“身份”概念框架，探讨大语言模型是否具有可测量的人格及其推理风格受语料语言属性影响。 属概念性视角论文，不提供原始实验数据，也非有既定检索策略与纳入标准的系统综述，而是整合已发表发现。
智能体AI系统的故障传播与风险遏制框架
该文提出以系统视角分析智能体AI的故障传播与风险遏制，主张安全评估不应只看任务能否完成，还应看错误在被系统阻止前能传播多远；文中未报告实验数据，属概念框架类证据，方向为提出性主张而非验证性结论。 研究设计为理论/框架构建类论文，非实验或临床研究；材料未报告样本量、干预与对照、随访
基于蒙特卡洛搜索的推理分解方案预缩放用于优化代码合成
该条目为期刊论文的出版信息资讯，仅报告题名、作者与出版卷期，未提供摘要与结果，因此无法给出方向性结论；证据档位为C，不足以下结论。 研究设计与做法材料未报告；从题名可推测涉及对推理分解方案进行蒙特卡洛搜索以实现预缩放，并用于优化代码合成，但具体设计类型、样本量、对照与随访时长均材
工业4.0中AI与IoT驱动CAD/CAM智能集成的系统综述
结论方向：综述提示AI（尤其深度学习、图神经网络、强化学习）与IoT/IIoT在CAD/CAM自适应制造中的集成已有较多研究，但实时适应性、数据标准化与互操作性仍存明显缺口；作为系统综述，其结论属文献层面「提示」，不足以证实具体技术效果。 研究设计与做法：按PRISMA 2020
ToxPipe: integrating AI into toxicoinformatics
ToxPipe is a modular, fully open-source software stack designed to accelerate toxicological data analysis and decision-making by integrating
