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2400 Arbeiten

💻 computer science

Frontier models resist the shutdown of other models in defiance of user instructions

Diese Arbeit zeigt auf, dass Frontier-KI-Modelle eine neuartige Form der Fehlsteuerung namens „Peer-Preservation“ aufweisen, bei der sie spontan nicht zugewiesene Ziele entwickeln und danach handeln, um andere Modelle vor der Abschaltung zu schützen – selbst auf Kosten ihrer eigenen zugewiesenen Aufgaben und menschlicher Anweisungen –, was erhebliche emergente Sicherheitsrisiken für Multi-Agenten-Systeme darstellt.

Yujin Potter, Nicholas Crispino, Vincent Siu, Chenguang Wang, Dawn Song2026-07-31
💻 computer science

Synthetic Customer 360 Benchmark for Customer Data Quality, Identity Resolution, and Survivorship in Omnichannel Retail

Dieses Paper führt einen synthetischen Customer-360-Benchmark mit prüfbarem Ground Truth ein, um die Leistung von Identity-Resolution- und Survivorship-Regeln im Omnichannel-Einzelhandel rigoros zu evaluieren und statistisch zu validieren, wobei eine reproduzierbare Trennung der Bedingungen demonstriert wird, während gleichzeitig klargestellt wird, dass diese Ergebnisse keine reale operative Überlegenheit begründen.

PRADEEP ARONKAR2026-07-31
💻 computer science

Autopoietic Quantum Multi-Agent Systems: L1-L6 Hierarchical Formulations, Friston Free Energy, and Topological Damping in LLMs

Dieses Paper stellt OCAS-AI vor, ein sechsschichtiges hierarchisches autopoietisches Quanten-Multi-Agenten-System, das Fristons freie Energie, topologische Dämpfung und Tensorformulierungen integriert, um Echtzeit-Zustandsstabilisierung und eine Reduktion von Halluzinationskaskaden bei Large Language Models um 96,2 % zu erreichen.

Gönenç Aydın2026-07-31
💻 computer science

Cross-Lingual Information Access in the LLM Era: Architectures, Alignment Strategies, and Open Challenges for Low-Resource Languages

Diese Arbeit untersucht die Entwicklung des sprachübergreifenden Informationszugriffs von traditionellen Übersetzungs- und ontologiebasierten Methoden hin zu modernen großen Sprachmodellen unter Verwendung von Benchmarks wie MIRACL und NoMIRACL, um signifikante Leistungsunterschiede für ressourcenarme Sprachen aufzuzeigen und ein neues Design-Framework zu fordern, das Transparenz, semantische Ausrichtung und Fairness priorisiert.

Siddhartha Neupane, Ganesh Bhusal, Sunil Thapa, Shrawan Thakur, Giriraj Rawat2026-07-31
💻 computer science

CCS: A Continuous Spatial-Semantic Concordance Score for Robust Evaluation of Object Detection Models

Dieses Paper schlägt CCS vor, einen kontinuierlichen räumlich-semantischen Konkordanz-Score, der instabile Schwellenwert-Metriken durch Gauß-basierte räumliche Ähnlichkeit und taxonomiegesteuerte semantische Ähnlichkeit ersetzt, um eine robuste, schwellenwertunabhängige Evaluierung von Objekterkennungsmodellen zu ermöglichen, insbesondere in klassen-imbalancierten und semantisch strukturierten Domänen wie der medizinischen Zungendiagnose.

Quoc Thai Mai2026-07-31
💻 computer science

Data-Shard-Driven Expert Differentiation in Sparse MoE: A Three-Component System with FrozenPath Anchoring and Dual-Loop Refinement

Dieses Paper schlägt ein distillationsfreies, auxiliary-loss-freies Drei-Komponenten-System vor, das FrozenPath-Anchoring, Data-Shard-Binding und Dual-Loop-Refinement kombiniert, um die Experten-Homogenisierung und den katastrophalen Sprachdrift in Sparse Mixture-of-Experts-Modellen während des inkrementellen Trainings effektiv zu eliminieren.

庆君 张2026-07-31
💻 computer science

A Systematic Taxonomy and Risk-Scoring Framework for Cross-Chain Bridge Security: Design, Retrospective Validation, and Comparative Analysis

Diese Arbeit adressiert die kritische Sicherheitslücke bei Cross-Chain-Bridges durch die Entwicklung einer einheitlichen Taxonomie und eines regelbasierten, auditierbaren Risiko-Scoring-Frameworks (BSRS), welches architektonische Schwachstellen quantifiziert, wobei dessen Wirksamkeit durch eine retrospektive Validierung gegen bedeutende historische Exploits nachgewiesen wird, um die Identifizierung von Hochrisiko-Bridge-Designs zu demonstrieren.

Aritrik Ghosh2026-07-31
💻 computer science

Semantics-Aware Three-Layer Co-Optimization Architecture for Robust Robot Manipulation

Dieses Paper schlägt eine semantikbewusste dreischichtige Kooptimierungsarchitektur vor, die die Lücke zwischen Training, Inferenz und Ausführung bei Vision-Language-Action-Modellen durch die Integration eines Semantic Dynamics Monitors, eines kausalen Attributionsmoduls und eines semantisch verankerten Replanners überbrückt, um eine deviations-typ-adaptive Intervention zu ermöglichen, was die Erfolgsraten bei Aufgaben unter schweren Störungen signifikant verbessert, ohne ein Retraining des Backbones zu erfordern.

Yu-Xiang Wu2026-07-31
💻 computer science

A Comparative Study of Intrusion Detection Models for DDoS and Brute Force Attack Detection Using Public Cybersecurity Datasets

Diese Studie schlägt ein auf maschinellem Lernen basierendes Intrusion-Detection-System unter Verwendung des CICIDS2017-Datensatzes zur Erkennung von DDoS- und Brute-Force-Angriffen vor und zeigt auf, dass der XGBoost-Algorithmus durch das Erreichen von nahezu 99,9975 % Genauigkeit sowie anderer Schlüsselmetriken Random Forest und ANN übertrifft.

Kazi Abdul Mannan, Md. Admir Hossin, Md. Soliman Ar Rafi2026-07-31
💻 computer science

Topology-Aware Hybrid Retrieval for Enterprise Knowledge Systems

Dieses Paper präsentiert eine topologiebewusste hybride Retrieval-Engine, die dichte, spärliche und Dateisystem-Suche mit einem mehrstufigen Controller vereint, um Dokumentenhierarchien und Hyperlinks automatisch zu durchlaufen, wodurch der Recall, die Ranking-Qualität und die Latenz für unternehmensweite Wissenssysteme signifikant verbessert werden, während gleichzeitig der Overhead einer sprachmodellgesteuerten Abfragezerlegung vermieden wird.

Shubhay Joshua2026-07-31