💻 Category

cs

3733 Arbeiten

💻 Informatik

Non Monotonic Cross Lingual Representational Distances for Culturally Specific Japanese Concepts in Two Transformer Models

Diese explorative Studie zeigt auf, dass kulturspezifische japanische Konzepte in zwei Transformer-Modellen ein nicht-monotones, schichtabhängiges Muster zunehmender Repräsentationsdistanz zu englischen Baselines aufweisen, obgleich die Befunde die kulturelle Asymmetrie aufgrund von Störvariablen im Prompt-Design nicht als die unabhängige Ursache isolieren können.

Khyati Chaurasia2026-10-14
💻 Informatik

Comparative Analysis of Rule Based Symbolic Logic and a Large Language Model in Sanskrit Morphological Analysis

Diese explorative Studie vergleicht einen regelbasierten symbolischen Klassifikator und ein Large Language Model bei der morphologischen Analyse des Sanskrit unter Verwendung von Bhagavad-Gita-Daten und stellt fest, dass beide Ansätze bei Wortstellungsvertauschungen eine stabile Kompatibilität beibehalten, wobei das LLM mit 86,43 % eine etwas höhere Genauigkeit als das symbolische System (81,43 %) erreicht.

Khyati Chaurasia2026-10-14
💻 Informatik

Joint Optimization of Retrieval-Augmented KV Caching and Adaptive Speculative Decoding for Autoregressive Generation

Dieses Paper stellt RAKV-ASD vor, ein System, das die abruferweiterte KV-Caching-Optimierung und adaptives spekulatives Dekodieren über einen gelernten Controller zur dynamischen Auswahl von Entwurfs-Längen gemeinsam optimiert und dabei signifikante Verbesserungen bei Latenz und Durchsatz gegenüber festen Strategien erzielt, während die exakte Ergebnisequivalenz zum Standard-Dekodieren beibehalten wird.

Chenyi Huang, Zitan Chen, Zhenning Guo, Wentao Zhang2026-10-14
💻 Informatik

MCP-MedImg: Enabling Standardized PACS-AI Integration through the Model Context Protocol

Dieses Paper stellt MCP-MedImg vor, eine offene Referenzarchitektur und Protokollspezifikation, die das Model Context Protocol erweitert, um eine standardisierte, sichere und prüfbare Integration von KI-Diagnosediensten in bestehende PACS-Systeme zu ermöglichen und dadurch regulatorische Überwachungslücken zu schließen sowie die skalierbare klinische Einführung durch ein gestuftes Konformitätsmodell zu erleichtern.

xiong shi2026-10-14✓ Author reviewed ⓘ
💻 Informatik

Ask, Then Think: Does Socratic Prompting Help LLMs on Code Tasks?

Das Papier stellt \textsc{MIND} vor, ein sokratisches Prompting-Framework für LLMs, das trotz seiner theoretischen Fundierung in menschlicher Argumentation etablierte Baselines wie Chain-of-Thought bei Code-Aufgaben nicht übertrifft und oft aufgrund unnötigen Inferenz-Overheads unterperformt, was darauf hindeutet, dass nur spezifische, isolierte Denkmechanismen anstatt des ganzheitlichen Transfers menschlicher Argumentationstheorien Vorteile bringen.

Antonio Della Porta, Jonan Richards, Lucageneroso Cammarota, Stefano Lambiase, Fabio Palomba, Mairieli Wessel2026-10-14
💻 Informatik

Multi Armed Bandit Based Adaptive Model Selection for Clinical AI Governance An Infrastructure Approach to Safer AI Use in U.S. Healthcare

Dieses Paper schlägt ein auf Multi-Armed-Bandit-Algorithmen basierendes Governance-Framework für klinische KI vor, das durch die Abwägung von Vorhersagequalität, Kosten und Sicherheitsstrafen dynamisch zwischen validierten Modellen auswählt, wobei durch MIMIC-IV-Simulationen demonstriert wird, dass regret-minimierende Strategien zwar statische Deployments übertreffen, die selbstbewusste Ausmusterung suboptimaler Modelle jedoch signifikant mehr Daten erfordert, als typische klinische Datenströme bereitstellen.

Julian Borges2026-10-14
💻 Informatik

Low-Resource Automatic Speech Recognition for Algerian Dialectal Arabic: Fine-Tuning, Regional Generalization, and Evaluation Against Multimodal LLMs

Diese Studie zeigt, dass das gezielte Fine-Tuning von ASR-Modellen auf begrenzten, geografisch diversen algerischen Dialekt-Arabisch-Daten die Zero-Shot-multimodalen LLMs signifikant übertrifft, was belegt, dass Datenvielfalt entscheidender für eine robuste Spracherkennung ist als regionale Tiefe, ungeachtet der anhaltenden Herausforderungen durch französisches Code-Switching.

Khier Charif, Lyazid Sabri2026-10-13
💻 Informatik

Explainable Machine Learning for Predicting Judicial Decisions: A Case Study Across Civil and Criminal Courts

Dieses Paper schlägt ein hybrides erklärbares KI-Framework vor und validiert dieses, welches strukturierte rechtliche Merkmale mit Transformer-basierten Textrepräsentationen integriert, um gerichtliche Ergebnisse sowohl in Zivil- als auch in Strafgerichten präzise vorherzusagen und zu interpretieren, wobei nachgewiesen wird, dass während XGBoost eine überlegene Vorhersagegenauigkeit bietet, BERT in der juristischen semantischen Verständlichkeit herausragt, wobei SHAP und LIME Transparenz und Fairness über verschiedene Rechtsbereiche hinweg gewährleisten.

Sreenivasa Rao Barre, Aruna Sri P.S.G, Vikram Dara2026-10-13
💻 Informatik

Augmented Question-guided Retrieval (AQgR) of Indian Case Law with LLM, RAG, and Structured Summaries

Dieses Paper schlägt Augmented Question-guided Retrieval (AQgR) vor, ein Framework, das die Abfrage von indischem Fallrecht durch das Generieren rechtlicher Fragestellungen für Suchanfragen, die Verwendung strukturierter RAG-Zusammenfassungen für den Kontext und den Einsatz von LLMs für das Reranking sowie Relevanzerklärungen verbessert und dabei eine signifikant höhere Mean Average Precision als bestehende Benchmarks erreicht.

Vishnuprabha V, Daleesha M Viswanathan, Rajesh R, Aneesh V Pillai2026-10-13