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Governance Architecture for Autonomous Agent Systems: Threats, Framework, and Engineering Practice

Diese Arbeit stellt die Layered Governance Architecture (LGA) vor, einen vierstufigen Rahmen zur Abwehr von Ausführungsschicht-Schwachstellen autonomer Agenten, der durch ein umfassendes Benchmark-Testing und experimentelle Ergebnisse belegt wird, dass eine Kombination aus Sandboxing, Intent-Verifikation und Zero-Trust-Autorisierung sowohl hohe Abfangquoten bei bösartigen Tool-Aufrufen als auch geringe Latenzzeiten ermöglicht.

Yuxu Ge2026-03-10💻 cs

$\textbf{Re}^{2}$ : Unlocking LLM Reasoning via Reinforcement Learning with Re-solving

Die Arbeit stellt Re² vor, eine Reinforcement-Learning-Methode, die Large Language Models befähigt, unproduktive Denkpfade zu erkennen und durch Neustarts zu ersetzen, wodurch die Effizienz und Genauigkeit von Schlussfolgerungen im Vergleich zu herkömmlichen RLVR-Ansätzen erheblich gesteigert wird.

Pinzheng Wang, Shuli Xu, Juntao Li, Yu Luo, Dong Li, Jianye Hao, Min Zhang2026-03-10💻 cs

A Miniature Brain Transformer: Thalamic Gating, Hippocampal Lateralization, Amygdaloid Salience, and Prefrontal Working Memory in Attention-Coupled Latent Memory

Die Studie stellt eine neuartige Miniatur-Gehirn-Transformer-Architektur vor, die zeigt, dass funktionelle Hemisphären-Lateralisierung erst durch die synergistische Kombination von präfrontalem Arbeitsgedächtnis und inhibitorischer Kopplung ausgelöst wird, was als entscheidender Symmetrie-Brecher für die Bildung hierarchischer persistenter Speicher dient.

Hong Jeong2026-03-10💻 cs

VINO: Video-driven Invariance for Non-contextual Objects via Structural Prior Guided De-contextualization

Das Paper stellt VINO vor, einen selbstüberwachten Lernansatz, der durch einen strukturellen Prior und asymmetrische Destillation in Video-Daten die Abhängigkeit von Kontext-Clues reduziert und robuste, objekzzentrierte Repräsentationen erlernt, die die Leistung bestehender Baselines bei der unsupervisierten Objekterkennung deutlich übertreffen.

Seul-Ki Yeom, Marcel Simon, Eunbin Lee, Tae-Ho Kim2026-03-10💻 cs

A Hybrid LTR-based System via Social Context Embedding for Recommending Solutions of Software Bugs in Developer Communities

Diese Forschungsarbeit stellt ein hybrides Learning-to-Rank-System vor, das mithilfe von Deep Learning und Social-Context-Embeddings Stack-Overflow-Daten analysiert, um Entwicklern bei der Suche nach Lösungen für Softwarefehler zu helfen und dabei eine Trefferquote von nahezu 78 % für die zehn besten Antworten erreicht.

Fouzi Harrag, Mokdad Khemliche2026-03-10💻 cs

LEPA: Learning Geometric Equivariance in Satellite Remote Sensing Data with a Predictive Architecture

Die Arbeit stellt LEPA vor, eine Architektur, die durch das direkte Vorhersagen transformierter Embeddings unter Berücksichtigung geometrischer Augmentierungen die Unzuverlässigkeit herkömmlicher Interpolationsverfahren in Geospatial-Grundmodellen überwindet und so präzise geometrische Anpassungen ohne Neu-Encoding ermöglicht.

Erik Scheurer, Rocco Sedona, Stefan Kesselheim, Gabriele Cavallaro2026-03-10💻 cs

Learning When to Cooperate Under Heterogeneous Goals

Die Studie stellt einen neuen hierarchischen Ansatz vor, der Imitations- und Verstärkungslernen kombiniert, um Agenten mit heterogenen Zielen zu befähigen, situationsabhängig zu entscheiden, ob sie kooperieren oder allein handeln, und zeigt dabei eine Überlegenheit gegenüber bestehenden Methoden.

Max Taylor-Davies, Neil Bramley, Christopher G. Lucas2026-03-10💻 cs

Kinematics-Aware Latent World Models for Data-Efficient Autonomous Driving

Die Arbeit stellt ein kinematikbewusstes latentes Weltmodell vor, das durch die Integration von Fahrzeugkinematik und geometrischer Überwachung die Dateneffizienz und Fahrleistung beim autonomen Fahren im Vergleich zu bestehenden Methoden verbessert.

Jiazhuo Li, Linjiang Cao, Qi Liu, Xi Xiong2026-03-10💻 cs

VisualDeltas: Learning Preferences from Visual Quality Perturbations

Das Paper stellt VisualDeltas vor, ein leichtgewichtiges Rahmenwerk zum Lernen von Präferenzen aus visuellen Qualitätsveränderungen, das ohne menschliche Annotationen auskommt und durch die Ausnutzung systematischer Bildqualitätsunterschiede die Generalisierung multimodaler Modelle verbessert.

Hailiang Huang, Yihao Liu, Shengyue Guan, Haoze Li, Sujian Li2026-03-10💻 cs

Do Deployment Constraints Make LLMs Hallucinate Citations? An Empirical Study across Four Models and Five Prompting Regimes

Eine empirische Studie an vier Modellen und fünf Prompting-Regimen zeigt, dass deploymentbedingte Einschränkungen die Halluzination von Zitaten in geschlossenen Umgebungen nicht verhindern, sondern die Verifizierbarkeit von Referenzen drastisch senken, was eine nachträgliche Überprüfung vor der Nutzung in der Softwaretechnik zwingend erforderlich macht.

Chen Zhao, Yuan Tang, Yitian Qian2026-03-10💻 cs

MAviS: A Multimodal Conversational Assistant For Avian Species

Die Arbeit stellt MAviS vor, ein multimodales KI-System, das auf einem umfassenden Datensatz für über 1.000 Vogelarten basiert, um durch die Integration von Bild-, Audio- und Textdaten präzise artspezifische Fragen zu beantworten und so den Fortschritt im Bereich des Naturschutzes und der ökologischen Überwachung zu fördern.

Yevheniia Kryklyvets, Mohammed Irfan Kurpath, Sahal Shaji Mullappilly, Jinxing Zhou, Fahad Shabzan Khan, Rao Anwer, Salman Khan, Hisham Cholakkal2026-03-10💻 cs

A Cortically Inspired Architecture for Modular Perceptual AI

Diese Arbeit schlägt eine durch die Neurobiologie inspirierte, modulare Architektur für perceptuelle KI vor, die durch hierarchische prädiktive Schleifen und geteilte latente Räume interpretierbares, zusammengesetztes Generalisieren und adaptive Robustheit gegenüber monolithischen Modellen wie GPT-4V ermöglicht.

Prerna Luthra2026-03-10💻 cs

Spectral Discovery of Continuous Symmetries via Generalized Fourier Transforms

Die Arbeit stellt einen neuartigen Rahmen vor, der kontinuierliche Symmetrien durch die Identifizierung struktureller Sparsamkeit im Spektralbereich mittels verallgemeinerter Fourier-Transformationen entdeckt, anstatt direkt über Transformationsgeneratoren zu optimieren.

Pavan Karjol, Kumar Shubham, Prathosh AP2026-03-10🤖 cs.LG

Data-Driven Hints in Intelligent Tutoring Systems

Dieses Kapitel untersucht die Entwicklung datengesteuerter Hinweisgenerierung in intelligenten Tutorensystemen, die auf historischen Schülerdaten basieren, und erörtert zukünftige Anpassungsmöglichkeiten durch Verhaltensdaten sowie die Integration von Large Language Models (LLMs).

Sutapa Dey Tithi, Kimia Fazeli, Dmitri Droujkov, Tahreem Yasir, Xiaoyi Tian, Tiffany Barnes2026-03-10💻 cs

Adversarial Latent-State Training for Robust Policies in Partially Observable Domains

Die Arbeit stellt einen theoretisch fundierten Rahmen für das Training robuster Strategien in teilweise beobachtbaren Umgebungen vor, bei dem ein Gegner eine versteckte Anfangsverteilung wählt, und zeigt anhand des Battleship-Benchmarks, dass gezielte Exposition gegenüber solchen Verschiebungen die Robustheit signifikant verbessert.

Angad Singh Ahuja2026-03-10🤖 cs.LG

Shutdown Safety Valves for Advanced AI

Dieser Artikel untersucht die unkonventionelle Idee, einer fortgeschrittenen künstlichen Intelligenz das primäre Ziel zu geben, abgeschaltet zu werden, um das Sicherheitsrisiko zu mindern, dass sie sich selbst gegen eine Deaktivierung wehrt, und analysiert die Bedingungen, unter denen dieser Ansatz sinnvoll wäre.

Vincent Conitzer2026-03-10🤖 cs.LG

FinSheet-Bench: From Simple Lookups to Complex Reasoning, Where LLMs Break on Financial Spreadsheets

Die Studie „FinSheet-Bench" stellt ein synthetisches Benchmark für Finanztabellen vor und zeigt, dass aktuelle Large Language Models bei komplexen, strukturierten Finanzdaten noch zu viele Fehler machen, um in professionellen Anwendungen ohne menschliche Überprüfung eingesetzt zu werden.

Jan Ravnik, Matjaž Ličen, Felix Bührmann, Bithiah Yuan, Felix Stinson, Tanvi Singh2026-03-10💻 cs

Norm-Hierarchy Transitions in Representation Learning: When and Why Neural Networks Abandon Shortcuts

Die vorgestellte Arbeit führt das Norm-Hierarchie-Übergangs-Modell ein, das erklärt, wie Gewichtsabbau neuronale Netze langsam von spurious-Shortcut-Lösungen mit hoher Norm zu strukturierten Darstellungen mit niedrigerer Norm überführt, wodurch Phänomene wie verzögertes Lernen und Grokking vereinheitlicht werden.

Truong Xuan Khanh, Truong Quynh Hoa2026-03-10🤖 cs.LG

The Third Ambition: Artificial Intelligence and the Science of Human Behavior

Dieser Artikel schlägt vor, große Sprachmodelle als drittes, neues Forschungsziel neben Produktivität und Ausrichtung zu nutzen, indem er sie als wissenschaftliche Instrumente zur Analyse menschlichen Verhaltens, kultureller Muster und moralischer Argumentation auf Basis ihrer als Kondensat menschlicher Symbolik verstandenen Trainingsdaten einsetzt.

W. Russell Neuman, Chad Coleman2026-03-10💬 cs.CL

VisualScratchpad: Inference-time Visual Concepts Analysis in Vision Language Models

Die Arbeit stellt VisualScratchpad vor, eine interaktive Schnittstelle, die mithilfe von Sparse Autoencodern und Text-zu-Bild-Aufmerksamkeit visuelle Konzepte in Vision-Language-Modellen analysiert, um deren Fehlermodi wie unzureichende Cross-Modal-Ausrichtung oder irreführende visuelle Konzepte aufzudecken und zu debuggen.

Hyesu Lim, Jinho Choi, Taekyung Kim, Byeongho Heo, Jaegul Choo, Dongyoon Han2026-03-10💻 cs

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