:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Song, Siyu, Liu, Wentao, Lu, Ye, Zhang, Ruohua, Liu, Tao, Lv, Jinze, Wang, Xinyun, Zhou, Aimin, Tan, Fei, Jiang, Bo, Hao, Hao
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2507.20335
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

AutoSynth: Automated Workflow Optimization for High-Quality Synthetic Dataset Generation via Monte Carlo Tree Search
von: Bi, Shuzhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EA4LLM: A Gradient-Free Approach to Large Language Model Optimization via Evolutionary Algorithms
von: Liu, WenTao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scaling Laws for Educational AI Agents
von: Wu, Mengsong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automating Skill Acquisition through Large-Scale Mining of Open-Source Agentic Repositories: A Framework for Multi-Agent Procedural Knowledge Extraction
von: Bi, Shuzhen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Echo: A Large Language Model with Temporal Episodic Memory
von: Liu, WenTao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SafeTutors: Benchmarking Pedagogical Safety in AI Tutoring Systems
von: Hazra, Rima, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CourseAssist: Pedagogically Appropriate AI Tutor for Computer Science Education
von: Feng, Ty, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cultivating Creative Thinking in English for Economics: Innovative Pedagogical Strategies for the Modern Classroom
von: Abdumalikov Muhammadiyor Olimjon o'g'li
Veröffentlicht: (2026)

PEARL: Training Socratic Tutors with Pedagogically Aligned Reinforcement Learning
von: Chang, Qikai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unifying AI Tutor Evaluation: An Evaluation Taxonomy for Pedagogical Ability Assessment of LLM-Powered AI Tutors
von: Maurya, Kaushal Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pedagogical Safety in Educational Reinforcement Learning: Formalizing and Detecting Reward Hacking in AI Tutoring Systems
von: Olukola, Oluseyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hierarchical Pedagogical Oversight: A Multi-Agent Adversarial Framework for Reliable AI Tutoring
von: Sadhu, Saisab, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reverse Constitutional AI: A Framework for Controllable Toxic Data Generation via Probability-Clamped RLAIF
von: Fang, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cultivating Cultural Humility Through Art: A Creative Pedagogical Approach to Social Inclusion in Higher Education
von: Linda Zhu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ELMES: An Automated Framework for Evaluating Large Language Models in Educational Scenarios
von: Wei, Shou'ang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Intent Matters: Enhancing AI Tutoring with Fine-Grained Pedagogical Intent Annotation
von: Petukhova, Kseniia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LogicPuzzleRL: Cultivating Robust Mathematical Reasoning in LLMs via Reinforcement Learning
von: Wong, Zhen Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLMs Are Already Good Tutors: Training-Free Prompt Optimization for Pedagogical Math Tutoring
von: Lee, Unggi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scaffolding Language Learning via Multi-modal Tutoring Systems with Pedagogical Instructions
von: Liu, Zhengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Assessing the Creativity of LLMs in Proposing Novel Solutions to Mathematical Problems
von: Ye, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BIPED: Pedagogically Informed Tutoring System for ESL Education
von: Kwon, Soonwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Findings of the BEA 2025 Shared Task on Pedagogical Ability Assessment of AI-powered Tutors
von: Kochmar, Ekaterina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Experience Report on a Pedagogically Controlled, Curriculum-Constrained AI Tutor for SE Education
von: Happe, Lucia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pedagogical Reflections on the Holistic Cognitive Development (HCD) Framework and AI-Augmented Learning in Creative Computing
von: Bhojan, Anand
Veröffentlicht: (2025)

Relation Reasoning with LLMs in Expensive Optimization
von: Lu, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2026)

How Real Is AI Tutoring? Comparing Simulated and Human Dialogues in One-on-One Instruction
von: Li, Ruijia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CyberJustice Tutor: An Agentic AI Framework for Cybersecurity Learning via Think-Plan-Act Reasoning and Pedagogical Scaffolding
von: Wang, Baiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MathTutorBench: A Benchmark for Measuring Open-ended Pedagogical Capabilities of LLM Tutors
von: Macina, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HTDC: Hesitation-Triggered Differential Calibration for Mitigating Hallucination in Large Vision-Language Models
von: Liu, Xinyun
Veröffentlicht: (2026)

Generalizable LLM Learning of Graph Synthetic Data with Post-training Alignment
von: Zhang, Yizhuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

"Help Me, But Don't Track Me": Intervention Timing and Privacy Boundaries for Process-Aware AI Tutors
von: Li, Jane Hanqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DeepTutor: Towards Agentic Personalized Tutoring
von: Zhao, Bingxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Current progress and future perspectives in total‐body positron emission tomography/computed tomography. Part II: Clinical applications
von: Ruohua Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Debate Helps Weak-to-Strong Generalization
von: Lang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Harnessing the Power of MLLMs for Transferable Text-to-Image Person ReID
von: Tan, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GenAI-DrawIO-Creator: A Framework for Automated Diagram Generation
von: Yu, Jinze, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Solver to Tutor: Evaluating the Pedagogical Intelligence of LLMs with KMP-Bench
von: Shi, Weikang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Un-evaluated Solutions May Be Valuable in Expensive Optimization
von: Hao, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models as Surrogate Models in Evolutionary Algorithms: A Preliminary Study
von: Hao, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model Uncertainty in Evolutionary Optimization and Bayesian Optimization: A Comparative Analysis
von: Hao, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)