EMNLP

Evolution in Simulation: AI-Agent School with Dual Memory for High-Fidelity Educational Dynamics

模拟中的进化：具有双记忆的AI代理学校用于高保真的教育动态

Sheng Jin, Haoming Wang, Zhiqi Gao, Yongbo Yang, Bao Chunjia, Chengliang Wang

机构 * Guanghua Law School, Zhejiang University（浙江大学法学院） ； Faculty of Education, East China Normal University（华东师范大学教育学院） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系） ； Institute of Systems Science, National University of Singapore（新加坡国立大学系统科学研究所） 纠错

AI总结 本文提出AI代理学校系统，通过自演化机制模拟复杂教育动态，采用双记忆结构提升代理认知能力，实验证实其在高保真模拟中的有效性。

Comments 9 pages, 7 figures, EMNLP conference

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025

Transparent Reference-free Automated Evaluation of Open-Ended User Survey Responses

透明参考-free 自动评估开放式用户调查回应

Subin An, Yugyeong Ji, Junyoung Kim, Heejin Kook, Yang Lu, Josh Seltzer

机构 * Kookmin University（韩国明知大学） ； Sungkyunkwan University（庆尚大学） ； Nexxt Intelligence 纠错

AI总结 本文提出一种两阶段评估框架，用于评估人类开放式调查回应，通过去除无意义回应和评估努力、相关性和完整性，提升自动评估效果。

Comments EMNLP Industry Track

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Industry Track