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EigenData: A Self-Evolving Multi-Agent Platform for Function-Calling Data Synthesis, Auditing, and Repair

Il paper presenta EigenData, una piattaforma multi-agente auto-evolutiva che automatizza la sintesi, l'audit e la riparazione dei dati per il function calling, migliorando significativamente la correlazione tra le valutazioni dei modelli e il giudizio umano sulla correttezza funzionale attraverso la correzione del benchmark BFCL-V3 e l'introduzione di metriche basate sullo stato del database.

Jiaao Chen, Jingyuan Qi, Mingye Gao, Wei-Chen Wang, Hanrui Wang, Di Jin2026-03-09✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.AI

Aligning the True Semantics: Constrained Decoupling and Distribution Sampling for Cross-Modal Alignment

Il paper propone CDDS, un nuovo algoritmo di allineamento cross-modale che utilizza un UNet a doppio percorso per il disaccoppiamento vincolato e un campionamento distributivo per colmare il divario modale, superando significativamente i metodi esistenti nel garantire la coerenza semantica tra immagini e testo.

Xiang Ma, Lexin Fang, Litian Xu, Caiming Zhang2026-03-09🤖 cs.LG

CBR-to-SQL: Rethinking Retrieval-based Text-to-SQL using Case-based Reasoning in the Healthcare Domain

Il paper introduce CBR-to-SQL, un framework basato sul ragionamento per casi che supera le limitazioni dei metodi RAG tradizionali nel dominio sanitario, ottenendo risultati all'avanguardia nella traduzione da testo a SQL su dati EHR grazie a un processo di recupero a due stadi che migliora l'efficienza e la robustezza anche in condizioni di scarsità di dati.

Hung Nguyen, Hans Moen, Pekka Marttinen2026-03-09🤖 cs.AI

NOTAI.AI: Explainable Detection of Machine-Generated Text via Curvature and Feature Attribution

NOTAI.AI è un framework spiegabile per il rilevamento di testi generati da IA che combina segnali di curvatura, caratteristiche neurali e stilometriche in un classificatore XGBoost, utilizzando SHAP e un layer basato su LLM per fornire attribuzioni di funzionalità e spiegazioni in linguaggio naturale tramite un'applicazione web interattiva.

Oleksandr Marchenko Breneur, Adelaide Danilov, Aria Nourbakhsh, Salima Lamsiyah2026-03-09💬 cs.CL

Safer Reasoning Traces: Measuring and Mitigating Chain-of-Thought Leakage in LLMs

Questo studio dimostra che il prompting Chain-of-Thought può aumentare la fuoriuscita di informazioni personali identificabili (PII) nei modelli linguistici, proponendo un framework per misurare tale rischio e valutare diverse strategie di mitigazione in tempo reale.

Patrick Ahrend, Tobias Eder, Xiyang Yang, Zhiyi Pan, Georg Groh2026-03-09💬 cs.CL

RACAS: Controlling Diverse Robots With a Single Agentic System

Il paper presenta RACAS, un'architettura agente basata su modelli linguistici che permette il controllo a ciclo chiuso di robot eterogenei tramite descrizioni in linguaggio naturale, eliminando la necessità di riaddestramento o modifiche al codice sorgente quando si cambia piattaforma.

Dylan R. Ashley, Jan Przepióra, Yimeng Chen, Ali Abualsaud, Nurzhan Yesmagambet, Shinkyu Park, Eric Feron, Jürgen Schmidhuber2026-03-09🤖 cs.AI

The Fragility Of Moral Judgment In Large Language Models

Lo studio dimostra che i giudizi morali dei grandi modelli linguistici sono altamente fragili e manipolabili, poiché dipendono in modo critico da fattori superficiali come il punto di vista narrativo e il protocollo di valutazione piuttosto che dalla sostanza etica delle situazioni.

Tom van Nuenen, Pratik S. Sachdeva2026-03-09🤖 cs.AI

FreeTxt-Vi: A Benchmarked Vietnamese-English Toolkit for Segmentation, Sentiment, and Summarisation

Il documento presenta FreeTxt-Vi, un toolkit open source basato sul web che integra tecniche di segmentazione ibrida, analisi del sentiment e riassunto testuale per facilitare l'elaborazione di corpus bilingui vietnamita-inglese senza richiedere competenze di programmazione, dimostrando prestazioni competitive rispetto alle soluzioni esistenti.

Hung Nguyen Huy, Mo El-Haj, Dawn Knight, Paul Rayson2026-03-09💬 cs.CL

Autonomous Algorithm Discovery for Ptychography via Evolutionary LLM Reasoning

Il paper presenta Ptychi-Evolve, un framework autonomo che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni e meccanismi evolutivi per scoprire e ottimizzare automaticamente nuove funzioni di regolarizzazione per la ptychografia, ottenendo ricostruzioni di immagini superiori rispetto ai metodi convenzionali.

Xiangyu Yin, Ming Du, Junjing Deng, Zhi Yang, Yimo Han, Yi Jiang2026-03-09🤖 cs.AI

Towards Robust Retrieval-Augmented Generation Based on Knowledge Graph: A Comparative Analysis

Questo studio utilizza il benchmark RGB per confrontare l'efficacia di un sistema RAG basato su grafi della conoscenza (GraphRAG) rispetto a una baseline standard, dimostrando che le personalizzazioni di GraphRAG migliorano significativamente la robustezza dei modelli linguistici di fronte a rumore, informazioni contraddittorie e scenari negativi.

Hazem Amamou, Stéphane Gagnon, Alan Davoust, Anderson R. Avila2026-03-09💬 cs.CL

Cultural Perspectives and Expectations for Generative AI: A Global Survey Approach

Questo studio presenta i risultati di un'indagine globale su larga scala per analizzare le percezioni e le aspettative riguardo alla rappresentazione culturale nell'IA generativa, proponendo definizioni operative di cultura e raccomandazioni per lo sviluppo di sistemi più inclusivi e sensibili alle specificità culturali.

Erin van Liemt, Renee Shelby, Andrew Smart, Sinchana Kumbale, Richard Zhang, Neha Dixit, Qazi Mamunur Rashid, Jamila Smith-Loud2026-03-09🤖 cs.AI

Structured Multidimensional Representation Learning for Large Language Models

Questo lavoro introduce l'L-Transformer, un'architettura basata sulla fattorizzazione spettrale di tensori che riduce significativamente i parametri del modello mantenendo prestazioni competitive, decomponendo l'encoder in sottoreti spettrali indipendenti tramite trasformate come la DCT.

Alaa El Ichi, Khalide Jbilou, Mohamed El Guide, Franck Dufrenois2026-03-09💬 cs.CL

Let's Talk, Not Type: An Oral-First Multi-Agent Architecture for Guaraní

Questo articolo di posizione propone un'architettura multi-agente basata sulla priorità dell'oralità, utilizzando il guaraní come caso di studio, per superare i limiti dei sistemi di intelligenza artificiale testocentrici e rispettare la sovranità dei dati indigeni e le pratiche conversazionali vive.

Samantha Adorno, Akshata Kishore Moharir, Ratna Kandala2026-03-09💬 cs.CL

CodeScout: Contextual Problem Statement Enhancement for Software Agents

Il paper presenta CodeScout, un approccio di raffinamento contestuale delle query che analizza preventivamente il codice sorgente per trasformare richieste utente ambigue in istruzioni dettagliate, migliorando significativamente le prestazioni degli agenti software nello sviluppo di codice.

Manan Suri, Xiangci Li, Mehdi Shojaie, Songyang Han, Chao-Chun Hsu, Shweta Garg, Aniket Anand Deshmukh, Varun Kumar2026-03-09💬 cs.CL

NERdME: a Named Entity Recognition Dataset for Indexing Research Artifacts in Code Repositories

Il paper introduce NERdME, un nuovo dataset di 200 file README annotati manualmente per colmare il divario nell'estrazione di informazioni scientifiche a livello di implementazione nei repository di codice, dimostrando come l'identificazione di entità specifiche in questi file possa migliorare la scoperta di artefatti e l'integrazione dei metadati.

Genet Asefa Gesese, Zongxiong Chen, Shufan Jiang, Mary Ann Tan, Zhaotai Liu, Sonja Schimmler, Harald Sack2026-03-09💬 cs.CL

PVminerLLM: Structured Extraction of Patient Voice from Patient-Generated Text using Large Language Models

Il paper introduce PVminer, un benchmark e un modello LLM supervisionato (PVminerLLM) che supera i metodi basati su prompt per estrarre in modo strutturato e scalabile le esperienze dei pazienti da testi generati dagli stessi, raggiungendo prestazioni elevate anche con modelli di dimensioni ridotte.

Samah Fodeh, Linhai Ma, Ganesh Puthiaraju, Srivani Talakokkul, Afshan Khan, Ashley Hagaman, Sarah Lowe, Aimee Roundtree2026-03-09🤖 cs.AI

Tutor Move Taxonomy: A Theory-Aligned Framework for Analyzing Instructional Moves in Tutoring

Questo articolo presenta una tassonomia delle azioni dei tutor, sviluppata attraverso un processo deduttivo-induttivo e organizzata in quattro categorie principali, che fornisce un quadro strutturato per l'analisi su larga scala dei dialoghi di tutoraggio al fine di collegare i comportamenti istruttivi ai risultati di apprendimento.

Zhuqian Zhou, Kirk Vanacore, Tamisha Thompson, Jennifer St John, Rene Kizilcec2026-03-09💬 cs.CL

Proof-of-Guardrail in AI Agents and What (Not) to Trust from It

Il paper propone "Proof-of-Guardrail", un sistema che utilizza ambienti di esecuzione attendibili (TEE) per fornire prove crittografiche verificabili che le risposte degli agenti AI sono state filtrate da specifici guardrail open-source, garantendo l'integrità del processo di sicurezza senza rivelare la logica proprietaria dell'agente, pur evidenziando i rischi residui di inganno da parte di sviluppatori malevoli.

Xisen Jin, Michael Duan, Qin Lin, Aaron Chan, Zhenglun Chen, Junyi Du, Xiang Ren2026-03-09🤖 cs.AI

RouteGoT: Node-Adaptive Routing for Cost-Efficient Graph of Thoughts Reasoning

Il paper presenta RouteGoT, un framework di routing adattivo che ottimizza l'efficienza dei costi e la precisione nel ragionamento a grafo (GoT) assegnando dinamicamente modelli leggeri ai sottocompiti semplici e modelli potenti alla pianificazione, riducendo significativamente l'uso di token rispetto alle tecniche esistenti.

Yuhang Liu, Ruijie Wang, Yunlong Chu, Bing Hao, Yumeng Lin, Shengzhong Liu, Minglai Shao2026-03-09💬 cs.CL

HART: Data-Driven Hallucination Attribution and Evidence-Based Tracing for Large Language Models

Il paper propone HART, un framework innovativo per l'attribuzione delle allucinazioni nei grandi modelli linguistici che, attraverso un approccio strutturato in quattro fasi e un nuovo dataset annotato, supera i limiti delle metodologie esistenti migliorando la tracciabilità delle prove fattuali e l'interpretabilità degli errori.

Shize Liang, Hongzhi Wang2026-03-09💬 cs.CL

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