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Il paper presenta "Guardian", un sistema di supporto decisionale che combina catene di Markov interpretabili, apprendimento per rinforzo e modelli linguistici di grandi dimensioni per generare piani di ricerca ottimali e verificabili per la localizzazione di minori scomparsi entro le prime 72 ore.
Il paper presenta PathoScribe, un framework unificato basato su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che trasforma gli archivi di patologia statici in una "biblioteca vivente" interattiva, abilitando il recupero semantico, il ragionamento clinico e la costruzione automatizzata di coorti di ricerca con elevata precisione ed efficienza.
Il paper presenta VoxEmo, un benchmark completo per la valutazione dei modelli linguistici vocali nell'ambito del riconoscimento delle emozioni, che affronta le sfide della generazione testuale aperta e dell'ambiguità emotiva attraverso un kit di strumenti standardizzato e protocolli di valutazione adattati alla percezione umana.
Il paper propone l'AgentOS, un nuovo paradigma di sistema operativo basato su un kernel di agenti e un'interfaccia naturale che trasforma le applicazioni tradizionali in moduli componibili, affrontando le sfide di frammentazione e gestione dei permessi come un problema di scoperta della conoscenza e data mining in tempo reale.
Il paper introduce BiCLIP, un framework semplice ed efficiente che migliora l'adattamento ai domini specifici per i modelli visione-linguaggio applicando una trasformazione geometrica strutturata ai feature multimodali, ottenendo risultati all'avanguardia su 11 benchmark.
Il documento presenta "Guardian", un sistema end-to-end basato su un pipeline multi-LLM che, attraverso l'uso di modelli specializzati, un motore di consenso e il fine-tuning QLoRA, supporta le indagini su persone scomparse e la pianificazione delle ricerche con un approccio conservativo e verificabile.
Il paper introduce \texttt{EinSum}, una notazione tensor-relazionale che automatizza la scomposizione dei calcoli in Einstein per eseguire le parti computazionalmente intensive tramite kernel numerici ottimizzati e gestire la sparsità dei dati all'interno di sistemi relazionali.
Questo lavoro introduce la strategia FaBRIC, un nuovo algoritmo che integra l'analisi di raggiungibilità in avanti e all'indietro per verificare sistemi di feedback neurale non lineari, superando significativamente lo stato dell'arte esistente.
Il paper introduce SLoD, un framework che utilizza la diffusione del kernel di calore su varietà iperboliche per controllare in modo continuo il livello di dettaglio semantico nelle rappresentazioni della conoscenza, permettendo di rilevare automaticamente i confini gerarchici naturali nei grafi senza supervisione.
Il paper presenta Arbiter, un framework che combina regole di valutazione formale e analisi multi-modello per rilevare pattern di interferenza nei prompt di sistema degli agenti LLM per la codifica, identificando vulnerabilità critiche e dimostrando come l'architettura del prompt influenzi le classi di fallimento.
Questo studio caratterizza sistematicamente il panorama delle minacce dei sistemi multi-agente (MAS) e valuta quantitativamente 16 framework di sicurezza, rivelando che nessuno di essi copre la maggior parte delle categorie di rischio, in particolare la non deterministica e la perdita di dati, con l'iniziativa OWASP Agentic Security Initiative che ottiene la copertura complessiva più elevata.
Questo studio analizza le disparità di genere nei modelli di rilevamento dei deepfake audio, dimostrando che l'uso esclusivo delle metriche tradizionali nasconde ingiustizie distributive che possono essere svelate solo attraverso una valutazione specifica dell'equità.
Questo lavoro propone l'algoritmo CMA-ES-IG, che migliora l'apprendimento delle preferenze degli utenti non esperti per i robot incorporando considerazioni sull'esperienza utente nella generazione di query, ottenendo risultati superiori rispetto alle tecniche esistenti in termini di scalabilità, robustezza al rumore e gradimento degli utenti.
Il paper presenta Meissa, un modello linguistico multimodale medico leggero da 4 miliardi di parametri che, grazie a tecniche di distillazione avanzate, abilita capacità agentiche offline con prestazioni competitive rispetto ai modelli proprietari, riducendo drasticamente costi, latenza e rischi per la privacy.
Il paper propone l'"AI fenomenologia" come quadro di ricerca per comprendere l'esperienza vissuta e in evoluzione tra umani e intelligenza artificiale, offrendo strumenti metodologici e concetti di progettazione basati su studi longitudinali per superare le tradizionali metriche di performance e cogliere la complessità soggettiva di tale interazione.
Il paper introduce MEMO, un framework di auto-gioco che ottimizza il contesto di inferenza tramite un sistema di memoria persistente e un'esplorazione guidata da TrueSkill, riducendo significativamente la variabilità e migliorando le prestazioni nei giochi multi-agente LLM a più turni.
Il paper introduce Pichay, un sistema di paging su richiesta che tratta la finestra di contesto degli LLM come una gerarchia di memoria virtuale, riducendo drasticamente il consumo di risorse attraverso l'evizione dinamica dei contenuti obsoleti e il ripristino selettivo solo quando necessario.
Questo lavoro presenta una pipeline automatizzata che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per rilevare e analizzare le cause profonde dei test flaky nel software quantistico, espandendo un dataset esistente e dimostrando l'efficacia di modelli come Google Gemini nel classificare tali problemi con elevata precisione.
Il paper presenta PlayWorld, un sistema autonomo e scalabile che apprende modelli di mondo video ad alta fedeltà attraverso l'auto-gioco robotico non supervisionato, superando i limiti dei dati umani per prevedere interazioni fisiche complesse e migliorare le prestazioni delle politiche di controllo robotico nel mondo reale.
Il documento presenta WS-Net, un framework di deep learning che combina modellazione a spazio di stato (Mamba) e un meccanismo di attenzione per segnali deboli, al fine di migliorare l'accuratezza della stima delle abbondanze nell'unmixing iperspettrale, specialmente in presenza di risposte spettrali deboli e rumore.