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2456 Arbeiten

💻 computer science

Security Analysis of Browser Artificial Intelligence Panel Privilege Escalation Vulnerability

Dieses Paper identifiziert und analysiert CVE-2026-0628, eine kritische Privilege-Escalation-Schwachstelle in der Gemini Live AI Side Panel von Google Chrome, die es Erweiterungen mit Basisberechtigungen ermöglicht, auf sensible Ressourcen auf Browser-Ebene zuzugreifen, wobei aufgedeckt wird, dass 73,9 % der analysierten Erweiterungen über die notwendigen Berechtigungen verfügen, um diese Sicherheitslücke auszunutzen.

Fadly Kasim, Muhammad Yahya, Bakhrani Rauf, Taufiq Natsir2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

From Generation to Collaboration: Using LLMs to Edit for Empathy in Healthcare

Diese Studie zeigt, dass der Einsatz großer Sprachmodelle als redaktionelle Assistenten zur Verfeinerung schriftlicher Antworten von Ärzten, anstatt als autonome Generatoren, die wahrgenommene Empathie signifikant erhöht und gleichzeitig die faktische Genauigkeit bewahrt, gestützt durch neuartige quantitative Metriken zur Bewertung sowohl des emotionalen Tons als auch der medizinischen Präzision.

Man Luo, Bahareh Bahareh, Amara Tariq, Halim Abbas, Umar Ghaffar, Christopher J Warren, Segun O. Kolade, Haidar M. Abdul (…)2026-07-14
💻 computer science

The GRACE Cycle: A General Large-Language-Model Framework for Phenotype Discovery with Unknown Cluster Number

Das Papier stellt GRACE vor, ein neuartiges Large-Language-Model-Framework, das Hypothesen und Evidenzen iterativ verfeinert, um automatisch die optimale Anzahl klinischer Subgruppen in heterogenen, multimodalen Daten zu entdecken, ohne dass eine vorherige Spezifikation der Cluster-Anzahlen erforderlich ist, wie dies über Long-COVID- und Parkinson-Krankheitskohorten hinweg validiert wurde.

Jing Wang, Zorina Galis, Tong Zhang, Yiming Luo, Amar Sra, Xing Niu, Jie Shen, Qiaomin Xie, Jeremy Weiss2026-07-14
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What's Missing in Autonomous Research? A Systematization of Systems, Benchmarks, and Verification

Diese Übersicht systematisiert die fragmentierte Landschaft der autonomen Forschung, indem sie ein mehrachsiges Framework für 56 Systeme und deren Evidenzzuverlässigkeit einführt, welches eine kritische Lücke zwischen der Fähigkeit, Forschungsartefakte zu generieren, und dem Mangel an robusten Verifizierungsmechanismen aufzeigt, um diese vor der Veröffentlichung zu verteidigen.

Xingyu Ren, Youran Sun, Chugang Yi, Kejia Zhang, Jiaxuan Guo, Jianda Du, Haizhao Yang2026-07-14
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A multi-objective evolutionary approach to neural architecture search for clinical tabular classification: balancing predictive performance and model compactness

Dieses Paper stellt MOGA-NAS vor, einen multi-objektiven evolutionären Algorithmus, der die Vorhersageleistung und die Modellkompaktheit für die klinische Tabellenklassifikation effektiv ausbalanciert, indem er gleichzeitig F1-Scores maximiert und Parameterzahlen minimiert, was zu signifikant kleineren Modellen mit überlegener oder vergleichbarer Genauigkeit über fünf öffentliche Benchmarks hinweg führt.

Ivan V. Stepanyan, Menhai Hou, Safa A. Hameed2026-07-14
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Federated Learning Parameter Protection Based on Homomorphic Encryption and Selective User Decryption

Dieses Paper schlägt ein Sicherheitsverfahren für das föderierte Lernen vor, das eine Schwellenwert-Paillier-homomorphe Verschlüsselung mit einem auf Datenqualität basierenden selektiven Entschlüsselungsmechanismus und ECDSA-Signaturen kombiniert, um Inferenz- und Manipulationsangriffe effektiv abzuwehren und gleichzeitig die Trainingseffizienz um etwa 10 % zu verbessern.

Zhangbing Li, Mingyu Xiao, Jiantian Xiao, Jinsheng Li, Shaobo Zhang2026-07-14
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Voice Tone-Based Emotion Detection Using Deep Learning: A Hybrid Transformer–CNN–BiLSTM Framework with Multi-Feature Fusion

Diese Arbeit präsentiert ein hybrides Deep-Learning-Framework, das CNN-, Transformer- und BiLSTM-Schichten mit Multi-Feature-Fusion integriert, um eine State-of-the-Art-Leistung bei der Sprachemotionserkennung über fünf Benchmark-Datensätze hinweg zu erreichen, wobei eine robuste Generalisierung und signifikante Genauigkeitsverbesserungen gegenüber bestehenden Baselines demonstriert werden.

ANUSHREE RAJ, PALLAVI M O, Aishwarya D Shetty, Athokpam Bikramjit Singh, K. Annapoorneshwari Shetty2026-07-14
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The StackPip Framework for Hybrid Ensemble Learning in Stellar Classification

Diese Studie schlägt das StackPip-Framework vor, einen hybriden Ensemble-Learning-Ansatz unter Verwendung eines Stacking-Classifiers auf dem SDSS DR-17-Datensatz, der eine Genauigkeit von 98 % bei der Klassifizierung von Himmelsobjekten in Galaxien, Sterne und Quasare erreichte und dabei verschiedene einzelne Modelle des maschinellen Lernens übertraf.

Smaranika Mohapatra, Kusumlata Jain, Harish Kumar Pamnani, Ananya Wadhwa, Kanika Mittal2026-07-14
💻 computer science

BayesMem-CD: Bayesian Temporal Memory Networkfor Uncertainty-Aware Dynamic Community Detection

Das Papier schlägt BayesMem-CD vor, ein auf Bayes-Gedächtnis basierendes Framework, das probabilistische Inferenz mit temporaler Regularisierung integriert, um eine unsicherheitssensible dynamische Community-Detektion zu erreichen, die effektiv die Stabilität gegenüber Rauschen gegen die Sensitivität gegenüber echten strukturellen Veränderungen abwägt.

Daozheng Qu, Yanfei Ma, Liang Zhang, Yibo Wang2026-07-14
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AraCoT-Agent: Arabic Chain-of-Thought Distillation for Agentic Reasoning

Das Papier stellt AraCoT-Agent vor, ein Framework, das strukturierte Fähigkeiten zur logischen Schlussfolgerung mittels eines hochwertigen, gefilterten Datensatzes (AraCoT) und eines belohnungsgewichteten Trainingsziels in arabische Modelle destilliert, wodurch eine relative Verbesserung von 55,7 % auf dem neuen AraAgent-Bench erzielt und die Kluft im logischen Denken zwischen arabischen und englischen LLMs signifikant verringert wird.

Mohamed Ali Farag2026-07-14