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💻 Informatik

From Raw Agent Traces to Auditable Claims: A Reproducibility Layer for AgentDojo

Dieses Paper stellt AgentDojo Trace Audit vor, eine reproduzierbare Python-Schicht, die einen fixen AgentDojo v1.2.1 Snapshot validiert, indem sie alle 11.624 Datensätze erfolgreich rekonstruiert, eine perfekte Erkennung und Klassifizierung von Mutationen in der Post-Repair-Testung erreicht und sicherstellt, dass bei benignen Transformationen keine Fehlalarme auftreten, wodurch ein robuster Rahmen für das Audit von interaktiven Agenten-Benchmark-Claims etabliert wird.

Abdullah Alharbi2026-10-16
💻 Informatik

Calibrated local Gemma agents resist a fallible authority except when it conflicts with peer consensus

Eine vorregistrierte Studie mit 14.400 Versuchen unter Beteiligung von Teams lokaler Gemma-Agenten zeigt, dass diese eine bemerkenswerte Resistenz gegenüber der Unterordnung unter eine fehlbare Autoritätsperson aufweisen, wobei eine öffentliche Konformität bei Fehlern nur dann auftritt, wenn diese Autorität einem einstimmigen korrekten Konsens der Gleichgestellten widerspricht.

Óscar Delgado-Mohatar, Israel Cuadrado Fuentes, Raúl Alelú-Paz2026-10-16
💻 Informatik

Conformalized Quantum DeepONet Ensembles: Towards Scalable Operator Learning with Distribution-Free Guarantees

Dieses Paper stellt Conformalized Quantum DeepONet Ensembles vor, ein Framework, das Quanten-Orthogonale Neuronale Netze nutzt, um skalierbares Operatorlernen mit reduzierter Rechenkomplexität zu erreichen, während es Split-Conformal-Kalibrierung einsetzt, um rigorose, distributionsfreie Unsicherheitsgarantien für sicherheitskritische Anwendungen bereitzustellen.

Purav Matlia, Christian Moya, Guang Lin2026-10-16
💻 Informatik

Deep Learning for Proxy Zero-Day Intrusion Detection: A Systematic Review, Taxonomy, and Evaluation Framework

Diese systematische Übersichtsarbeit analysiert auf Deep Learning basierende Intrusion-Detection-Systeme, die Proxy-Einstellungen zur Erkennung von Zero-Day-Exploits nutzen, synthetisiert vielfältige methodische Ansätze und schlägt ein umfassendes siebendimensionales Evaluationsframework vor, um den aktuellen Mangel an standardisierten, vergleichbaren Benchmarks zu adressieren.

Maggie Zita, Mujeeb Ur Rehman, Muhammad Kazim, Sohail Khalid, Muhammad Abrar, Eerke Boiten2026-10-16
💻 Informatik

Structured Workflows and Retrieval-Augmented Generation Improve LLM Recommendations for Colorectal Liver Metastases: The METATRON Study

Die METATRON-Studie zeigt, dass die Kombination aus strukturierten klinischen Arbeitsabläufen und Retrieval-Augmented Generation die Fähigkeit eines Large Language Models signifikant verbessert, expertenkonforme Behandlungsempfehlungen für kolorektale Lebermetastasen zu generieren, im Vergleich zu Baseline- oder Single-Method-Ansätzen.

Maria Conticchio, Francesca Pescol, Giorgia Carra, Martin Hubner, Stylianos Tzedakis, Alexandra Nassar, Ugo Marchese, Lu (…)2026-10-16
💻 Informatik

Label-Efficient Learning for Ground-Based Sky-Image Classification: A Benchmark of Transfer Learning, Active Learning, and Pseudo-Labeling on GCD

Diese Arbeit bewertet Transfer Learning, Active Learning und Pseudo-Labeling auf dem Ground-based Cloud Dataset (GCD) und stellt fest, dass, während das mit ImageNet vortrainierte Transfer Learning eine hohe Laboreffizienz erreicht, unsicherheitsbasiertes Active Learning und High-Confidence Pseudo-Labeling nur marginale und inkonsistente Verbesserungen gegenüber einer starken überwachten Baseline bieten.

Esther Bou Dagher, Viktoriya Bu-Dager, Boguslaw Zegarlinski2026-10-16
💻 Informatik

Agrifusion: An Agentic Multimodal Framework for Explainable and Multilingual Agricultural Decision Intelligence

Agrifusion ist ein agentisches multimodales Framework, das Ernteprognose, visuelle Krankheitserkennung, erklärbare KI und mehrsprachige Sprachinteraktion vereint, um ein skalierbares, transparentes und einsatzfähiges Entscheidungsunterstützungssystem für die Landwirtschaft zu liefern, wobei es hohe Leistungsmetriken erreicht und gleichzeitig die Notwendigkeit einer strengen externen Validierung anerkennt.

Revanasiddappa Bandi, Arvind Channarayapatna Srinivasa, Sriram Bindiganavile suresh2026-10-16
💻 Informatik

Governable agentic intelligence: a lifecycle framework linking capability, assurance, and oversight in large language model agents

Dieses Paper führt den Agentic Intelligence Lifecycle (AIL) ein, ein sechsschichtiges Framework, das Kapazität, Evaluierung und Governance integriert, um die der agentischen KI inhärente „Assurance Debt“ zu adressen, und schlägt eine neue Forschungsagenda für die Erstellung beobachtbarer, zurechenbarer und steuerbarer Agenten vor.

Harry Udoh2026-10-16