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2403 Arbeiten

💻 computer science

Beyond Kinesthetic Twins: A Dematerialized Control Primitive for Zero-Shot Generalization Across Robot Morphologies

Dieses Paper führt ein dematerialisiertes Teleoperations-Framework auf Basis der kinematischen Entkopplungstheorie ein, das die Notwendigkeit physischer kinästhetischer Zwillinge eliminiert, indem es die menschliche Intention im Informationsraum orthogonal zerlegt, wodurch eine Zero-Shot-Generalisierung über diverse Roboter-Morphologien hinweg erreicht und der lang gehegte Glaube widerlegt wird, dass physisches Kraftfeedback für eine intuitive robotergestützte Steuerung essenziell ist.

Yu-Xiang Wu, Yuyan Wu2026-07-28
💻 computer science

Cethraian-X: A Leakage-Clean, Multi-Seed Benchmark of Chest X-Ray Classification Under Weak Labels

Cethraian-X ist ein Open-Source-, Leakage-freier Benchmark für die Multi-Label-Klassifizierung von Thorax-Röntgenaufnahmen unter Verwendung des NIH ChestX-ray14-Datensatzes, der durch Multi-Seed-Evaluierung, Kalibrierungsanalyse und Erklärbarkeitstools strenge Reproduzierbarkeitsstandards etabliert, um einen transparenten Vergleich zukünftiger Methoden zu ermöglichen.

Mohammed Badhan2026-07-28
💻 computer science

Semantic Tracing in LLM-Based Multi-Agent Systems Using LangChain, LangGraph, and LangSmith for AI Governance

Dieses Paper präsentiert ein Framework zur semantischen Verfolgung für auf LLMs basierende Multi-Agenten-Systeme unter Verwendung von LangChain, LangGraph und LangSmith innerhalb des SHADOWAI-RISK-Prototyps und zeigt auf, dass die Integration semantischer Evaluierung die semantische Drift sowie Constraint-Verletzungen signifikant reduziert, während sie nur einen moderaten Latenzanstieg und null lokale Kosten verursacht.

Audrey Rahimi2026-07-28
💻 computer science

From RAG to Runtime Intelligence: Design and Evaluation of a Multi-LLM Automated Learning Engine for Enterprise Knowledge Synthesis

Dieses Paper präsentiert und evaluiert eine Automated Learning Engine (ALE), die über standardmäßiges RAG hinausgeht, indem sie ein multi-LLM-orchestriertes System mit hybriden Retrieval- und State-Machine-Workflows einsetzt und im Vergleich zu Baseline-Konfigurationen eine signifikant verbesserte faktische Genauigkeit, kontextuelle Relevanz sowie reduzierte Halluzinationsraten bei der Synthese von Unternehmenswissen nachweist.

Swapnil M2026-07-28
💻 computer science

The Limits of Training Data Size in Foundation Models: An Empirical Analysis of Quality Filtering under a Fixed Token Pool

Durch empirische Experimente an einem festen Pool von 24 Millionen Token zeigt diese Arbeit auf, dass aggressives Qualitätsfiltering unter einem festen Rechenbudget oft die Modellleistung beeinträchtigt, indem es übermäßige Datenrepetition erzwingt, während das Beibehalten von qualitativ minderwertigeren Daten und das Oversampling hochwertiger Teilmengen über verschiedene Zielvorgaben hinweg überlegene oder gleichwertige Ergebnisse liefert.

Alexander Memming2026-07-28
💻 computer science

What Counts as Compute? An Empirical Analysis of Accounting Conventions in Compute-Optimal Transformer Training

Diese Arbeit zeigt, dass, obwohl variierende Buchhaltungskonventionen für die Zählung von Parametern und Rechenleistung die angenäherten Exponenten der compute-optimalen Trainingsfront signifikant verändern, die resultierende praktische Auswirkung auf die Trainingseffizienz aufgrund der Flachheit der Verlustlandschaft moderat ist, wobei die spezifischen Buchhaltungswahlen aus einfachen Architekturverhältnissen vorhersagbar sind.

Alexander Memming2026-07-28
💻 computer science

Bounded-Horizon Local Transformer Training on CPUs: Quality, Throughput, and Memory

Diese Arbeit evaluiert das lokal begrenzte Training mit endlichem Horizont für 24-lagige Byte-Level-Transformer auf Many-Core-CPUs und stellt fest, dass die vorgeschlagene Readout-Gradient-Konsens-Methode zwar eine Steigerung des Durchsatzes um 38 % gegenüber der globalen Backpropagation erreicht, jedoch das 1 %ige Nicht-Unterlegenheitskriterium für die Modellqualität über alle getesteten Datensätze hinweg nicht erfüllt.

Vikram Lex2026-07-28
💻 computer science

From Forecasting Systems to Agentic Governance: A Structured Critical Review of Computational Models for Political, Economic, and Information Dynamics Structured critical review

Diese strukturierte kritische Rezension zeigt auf, dass computergestützte Systeme zwar in isolierten Fähigkeiten wie Prognose und Simulation fortgeschritten sind, jedoch kein dokumentiertes System derzeit einen vollständig validierten, adaptiven Governance-Zyklus abschließt, der empirisch den Erfolg einer realen Intervention unter strategischer Reaktion nachweist, was eine kritische Evidenzlücke zwischen aktuellen modularen Werkzeugen und wahrer agentischer Governance hervorhebt.

Vasiliy Znamenskiy2026-07-28
💻 computer science

Removing Noise or Introducing Bias? The Hidden Cost of MSR Filtering

Diese Studie analysiert 1,57 Millionen GitHub-Repositories, um zu zeigen, dass gängige Filterkriterien in der MSR-Forschung (Mining Software Repositories) signifikante Wartungs-, Ökosystem- und Relations-Biase einführen, welche die Projektabbruchraten und Variablenbeziehungen verzerren, und plädiert für einen Übergang hin zu stratifizierter Stichprobenziehung und verfeinerter Rauschdetektion.

Mohit Kaushik, Jyoti Bawa2026-07-28✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

A Search‑Free Foundation Model for Symbolic Regression of Physical Laws

Das Paper stellt PISR vor, ein suchfreies Foundation-Modell, das ein physikinformiertes, kontrastiv ausgerichtetes Formel-Daten-Manifold sowie Flow Matching nutzt, um interpretierbare physikalische Gesetze schnell und präzise aus Daten zu rekonstruieren, wobei es bestehende Methoden sowohl in der Geschwindigkeit als auch in der strukturellen Genauigkeit über verschiedene wissenschaftliche und reale Benchmarks hinweg übertrifft.

Chenxi He, Jingqiu Chen2026-07-28