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3821 Arbeiten

💻 Informatik

Interference Search: Reachability-Preserving State Merging and Learned Pruning for Parallel Reasoning Search

Dieses Paper führt Interference Search ein, ein paralleles Reasoning-Framework, das synchron eine Frontier expandiert und äquivalente Zustände zusammenführt, um eine exponentielle Repräsentationsersparnis zu erzielen, während die Erreichbarkeit des Ziels nachweislich bewahrt wird, was signifikante Leistungssteigerungen gegenüber traditionellen linearen Suchmethoden bei Aufgaben wie Countdown und MBPP demonstriert.

Alameen Olajide, Olusola Olabanjo, Mauton Asokere2026-10-06
💻 Informatik

Verifier-Grounded Interference Search: Exact State Merging, Learned Inhibition, and Parallel Execution for Language-Model Reasoning

Dieses Paper schlägt einen Verifier-grounded Interference Search Framework vor und evaluiert diesen, welcher exaktes State Merging, gelernte Inhibition und parallele Ausführung nutzt, um die Effizienz und Lösungsraten des Reasoning von Sprachmodellen signifikant zu verbessern, wie durch empirische Ergebnisse auf den Countdown- und MBPP-Benchmarks demonstriert wird.

Al-ameen Olajide, Olusola Olabanjo, Mauton Asokere2026-10-06
💻 Informatik

Visual vehicle condition screening for ride-hailing: a grouped evaluation of DriveAI

Diese Arbeit bewertet DriveAI, ein Werkzeug zur Überprüfung von Ride-Hailing-Fahrzeugen, das kontrastive Bild-Embeddings mit Segmentierungsmodellen kombiniert, um eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung beschädigter Fahrzeuge zu erreichen, wobei gleichzeitig Einschränkungen im Zusammenhang mit dem retrospektiven Testdesign und dem Mangel an annotierten Ground-Truth-Daten für seine Kontur- und Sauberkeitsmerkmale angemerkt werden.

Akadil Alish2026-10-06
💻 Informatik

Resources and Evaluation in Computational Humour Generation: A Systematic Survey across Languages and Cultures

Diese systematische Untersuchung von 74 Studien (2020–2026) zeigt auf, dass die Forschung zur computergestützten Humorgenerierung zwar stark auf großen Sprachmodellen basiert, jedoch massiv durch einen Mangel an FAIR-konformen, kulturell diversen und ordnungsgemäß lizenzierten Ressourcen sowie durch unzureichende Evaluierungspraktiken behindert wird, die spezifische Zielgruppen und kulturelle Kontexte nicht berücksichtigen.

Sukairaj Hafiz Imam2026-10-06
💻 Informatik

From Linguistic to Cultural Equivalence: An AI-Driven, Context-Aware Neural Machine Translation Framework for Arabic-English

Dieses Paper schlägt das Framework der kontextsensitiven maschinellen Übersetzung für Arabisch-Englisch (CANMT-AE) vor, ein sechsstufiges, KI-gestütztes Modell, das linguistisches, pragmatisches und kulturelles Wissen integriert, um über die wörtliche Übersetzung hinauszugehen und echte kulturelle Äquivalenz in der Arabisch-Englisch-Maschinentranslation zu erreichen.

Marvet Abed Ahmad Hmaidan2026-10-06
💻 Informatik

A Multilingual Dataset of Lexical, Syntactic, and Semantic Features from Wikipedia across Five Languages

Diese Arbeit stellt einen öffentlich zugänglichen mehrsprachigen Datensatz vor, der lexikalische, syntaktische und semantische Merkmale aus 1.860 Wikipedia-Artikeln in fünf Sprachen umfasst, und demonstriert durch statistische Validierung, dass die Sprache diese Merkmale unabhängig von der Textlänge signifikant beeinflusst, wodurch eine robuste Ressource für die kreuzlinguistische und computerlinguistische Forschung bereitgestellt wird.

Shunxin Yao2026-10-06
💻 Informatik

When Debate Hurts: Model-Scale-Dependent Effects of Multi-Agent Deliberation in Psychiatric Diagnosis

Diese Studie zeigt, dass Multi-Agenten-Debatten in der psychiatrischen Diagnostik die allgemeine Diagnosegenauigkeit im Vergleich zu Zero-Shot-Baselines über verschiedene Modellskalen hinweg verschlechtern können, während sie gleichzeitig aufzeigen, dass Debattenmechanismen möglicherweise in der Lage sind, spezifische kritische Risikosignale, die von Einzelmodellen übersehen wurden, in bestimmten Hochrisikofällen einzigartig wiederherzustellen, was komplexe, skalenabhängige Kompromisse zwischen allgemeiner Kategoriengenauigkeit und nuancierter Risikodetektion verdeutlicht.

Kunal Dhanda2026-10-06
💻 Informatik

Continuous Cognitive Activity Evaluation and Adaptation for Self-Improving Autonomous Robots

Dieses Paper stellt CCAEA vor, ein Framework, das selbstverbessernde autonome Roboter dazu befähigt, ihre Denk- und Lernprozesse durch multidimensionale Ergebnis- und Prozessanalysen kontinuierlich zu evaluieren und anzupassen, wodurch validierte Erfahrungen in wiederverwendbare Verhaltensweisen umgewandelt werden, um den langfristigen kognitiven Nutzen und die Aufgabenffizienz zu steigern.

Su Hong2026-10-06
💻 Informatik

Minimal Developmental Support for Continually Growing Autonomous Robots

Dieses Paper schlägt ein minimales Modell für entwicklungsbezogene Intelligenz für autonome Roboter vor, das auf vordefinierten Lernmechanismen anstatt auf umfangreichem Vorwissen basiert und es dem System ermöglicht, kontinuierlich Wissen zu erwerben und wiederzuverwenden, um eine vergleichbare Leistung sowie eine überlegene langfristige Argumentation mit signifikant weniger vordefinierten Regeln als bestehende adaptive Systeme zu erreichen.

Su Hong2026-10-06
💻 Informatik

MMVX-Net: Multispectral Mamba Representation Learning for Dysphagia Screening

Diese Studie stellt MMVX-Net vor, ein recheneffizientes, auf Mamba basierendes Framework, das durch synchronisierte RGB-D-Videoclips eine hohe Genauigkeit bei der binären Dysphagie-Klassifizierung erreicht, wobei die Autoren jedoch anmerken, dass vor einem klinischen Einsatz weitere Validierungen erforderlich sind.

Derek Ka Hei Lai, Jing Li, Mi-Ya Po, Armstrong Tat-San Chiu, James Chung-Wai Cheung2026-10-06