Chenyu Zhang के नेतृत्व वाली टीम ने 6 Oct 2026 को CARE—कैलिब्रेटेड अडैप्टिव रेक्टिफिकेशन एंड एस्केलेशन—पर एक शोधपत्र प्रकाशित किया। यह तरीका AI मॉडल को जरूरत पड़ने पर ही इंसानी मदद मांगने देता है और फिर उस प्रतिक्रिया का इस्तेमाल भविष्य के अनुमानों को बेहतर बनाने में करता है। वास्तविक दुनिया के सुरक्षा-महत्वपूर्ण चार डेटासेट पर किए गए प्रयोगों से पता चला कि यह तरीका फैसलों को सुरक्षित रखता है और मौजूदा तरीकों की तुलना में इंसानों से पूछताछ 25–81% तक घटाता है।
यह क्यों मायने रखता है
सुरक्षा-महत्वपूर्ण क्षेत्रों में AI तैनात करने वाली कंपनियों के लिए CARE निगरानी बनाए रखते हुए श्रम लागत घटा सकता है।
