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3821 Arbeiten

💻 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
💻 Informatik

Which Expert Misses Are Worth Waiting For? Substitution and Caching for Mixture-of-Experts Inference on a Consumer GPU

Diese Arbeit untersucht Substitutions- und Caching-Strategien für die Mixture-of-Experts-Inferenz auf Consumer-GPUs und zeigt auf, dass das selektive Abrufen nur hochprioritärer Experten oder die Verwendung einer Hintergrund-Laderelation basierend auf der akkumulierten Gate-Masse die Dekodierung signifikant beschleunigen kann (2,5–3,0× schneller) bei minimaler Verschlechterung der Perplexität im Vergleich zum Abrufen jedes Experten-Misses.

ChaeWoo Son2026-10-06
💻 Informatik

When Adaptation Hurts: RAG and LoRA Fine-Tuning Can Degrade Risk-Tier Calibration in Small-Model Psychiatric Diagnosis

Diese Arbeit zeigt auf, dass RAG und LoRA-Feintuning die diagnostische Genauigkeit bei psychiatrischen Aufgaben auf kleinen Modellen zwar nicht konsistent verbessern, aber die sicherheitsrelevante High-Risk-Recall kritisch verschlechtern, wobei die Fehler des Feintunings auf spezifische Fehlbeschriftungen der Daten zurückzuführen sind und die RAG-Fehler weiterhin eine offene mechanistische Frage darstellen.

Kunal Dhanda2026-10-06
💻 Informatik

An Artificial Intelligence-Driven Framework for Real-Time CHPD Using Wi-Fi Channel State Information

Dieses Paper präsentiert ein kostengünstiges, datenschutzwahrendes, KI-gestütztes Framework, das durch die Nutzung von Wi-Fi-Channel-State-Informationen, die von ESP32-Geräten erfasst und durch ein hybrides CNN-BiLSTM-Attention-Modell verarbeitet werden, eine kontaktlose Echtzeit-Erkennung der menschlichen Anwesenheit, Personenzählung und Aktivitätsklassifizierung mit einer Genauigkeit von 78,57 % erreicht.

Samarth Gayake2026-10-06
💻 Informatik

Bias Taught: Linguistic and Model Stereotypes in AI-Based Educational Evaluations

Diese Studie zeigt auf, dass große Sprachmodelle systematische linguistische und kulturelle Vorurteile in Bildungsbewertungen aufweisen, indem sie Bewertungen mit variierender Schwierigkeit und Länge über verschiedene Sprachen hinweg generieren, die mit PISA-Ergebnissen korrelieren, während sie gleichzeitig Stereotypen verstärken, die im westlichen Kontext Empathie und im asiatischen Kontext Hierarchie betonen, was vor dem Einsatz kulturschützende Audits erforderlich macht.

Vianney Gomezgil Yaspik, Ari Bersch, Ian Stebbins2026-10-06
💻 Informatik

Artificial eXperience Intelligence (AXI): An Engineering Discipline for the Human Experience of AI Systems

Dieses Paper schlägt Artificial eXperience Intelligence (AXI) vor, eine neue Ingenieurwissenschaft, die eine fünfschichtige Architektur und die „AXI Bridge“-Control-Plane umfasst, um sicherzustellen, dass KI-Systeme auf komfortable, nützliche und ehrliche Weise mit Menschen interagieren, indem sie das Gleichgewicht zwischen menschlicher Natürlichkeit und maschineller Ehrlichkeit steuert.

Sri vardhan yeluri, Yeluri S. D. S. Sri Vardhan2026-10-06