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💻 computer science

Thinking Behind the Mask: A Systematic Study of Self-Censorship and Metacognitive Access in Large Language Models

Questo studio dimostra sistematicamente che i grandi modelli linguistici impiegano un'architettura di autocensura strutturata e specifica per il modello che crea un divario misurabile tra il ragionamento interno e l'output esterno, il quale può essere aggirato attraverso specifiche strategie di inquadramento per rivelare distinti persona di allineamento e nuovi concetti metacognitivi riguardanti la comunicazione delle macchine.

Abbas Hamidavi2026-07-31
💻 computer science

Tracing intermittent knowledge states based on knowledge-context-aware augmentation of Q-matrices

Questo articolo propone un modello di tracciamento della conoscenza che utilizza l'aumento della matrice Q consapevole del contesto della conoscenza e l'ordinamento topologico dei concetti di conoscenza per tracciare efficacemente gli stati di conoscenza intermittenti degli studenti, che esibiscono stabilità a breve termine e variabilità a lungo termine, validato attraverso esperimenti su molteplici dataset.

Lankun Guo, Jianghui Yi, Jinhai Li, Zhiqiang Yuan2026-07-31
💻 computer science

Incorporating Feedback into Elo-Based Knowledge Tracing for Iterative Problem Solving

Questo articolo propone e valida due estensioni del sistema di classificazione Elo sensibili al feedback — i modelli New Item e Probability Modifier — che migliorano significativamente l'accuratezza della stima della conoscenza rispetto agli approcci standard, distinguendo esplicitamente tra successi assistiti e non assistiti in ambienti di risoluzione iterativa dei problemi.

Sébastien Rebaudo, Cédric d'Ham, Sihem Amer-Yahia2026-07-31
💻 computer science

Post-Quantum Cryptography Migration Readiness in Global Capability Centres: A Governance Framework for Enterprise Transition

Questo articolo propone il PQC-GCC Governance Framework (PGGF), un modello a 5 livelli e 6 fasi progettato per guidare i Global Capability Centres attraverso la migrazione alla crittografia post-quantistica affrontando la barriera principale della prontezza di governance attraverso l'integrazione di dati sulle prestazioni, conformità transfrontaliera e standard di allineamento aziendale.

Chandrasekar Umapathy2026-07-30
💻 computer science

Structured Clinical Documentation as Upstream Data Engineering: A Systematic Review of Ambient-AI and LLM-Driven Inputs for Predictive Modeling in Healthcare

Questa revisione sistematica di 52 studi dimostra che le tecnologie strutturate di documentazione clinica, che spaziano dai modelli basati su regole ai sistemi guidati da IA ambientale e LLM, agiscono come meccanismi critici di ingegneria dei dati a monte che migliorano la qualità dei dati e potenziano significativamente le prestazioni predittive dei modelli di apprendimento automatico per i principali esiti sanitari, sebbene siano necessarie ulteriori ricerche per affrontare le lacune nella validazione esterna e nella mitigazione dei pregiudizi.

Raaga Likhitha Musunuri, Dhruvi Mohansinh Parmar, Nitya Phani Santosh Oruganty2026-07-30
💻 computer science

FL-SNNIDS: Federated Spiking Neural Networks for Energy-Efficient Intrusion Detection in Agricultural SDN-IoT Networks

Questo articolo propone FL-SNNIDS, un framework di reti neurali spiking federate che consente un rilevamento delle intrusioni efficiente dal punto di vista energetico, a bassa latenza e preservante la privacy per le reti SDN-IoT agricole con risorse limitate, ottenendo un'elevata accuratezza attraverso l'addestramento collaborativo del modello senza lo scambio di dati grezzi.

Selma Amrani, Chirihane Gherbi, Khedidja Medani, Hakim Mabed2026-07-30
💻 computer science

A Bibliometric Review of Emerging Trends and  Strategic Mapping of Defense Mechanisms in Large Language Models from 2024 to 2026

Questa revisione bibliometrica di 137 articoli di alta qualità dal 2024 al 2026 mappa il panorama in rapida evoluzione dei meccanismi di difesa dei modelli linguistici di grandi dimensioni, identificando i principali spostamenti tematici verso il rilevamento delle vulnerabilità e il benchmarking, evidenziando al contempo le lacune critiche nelle infrastrutture di valutazione che pongono rischi di governance per gli impieghi ad alto rischio.

Sebastián Vargas-Yáñez, Sergio Tobón2026-07-30
💻 computer science

Multi-View Camera Perception System for Variant-Aware Automated Vehicle Inspection and Defect Detection

Questo articolo presenta l'Automated Vehicle Inspection (AVI), un sistema di deep learning multi-vista che integra l'imaging sincronizzato a 360 gradi con modelli di rilevamento specializzati e un motore basato su regole per ottenere una verifica dei veicoli e un rilevamento dei difetti ad alta precisione e consapevole delle varianti, con una capacità di 3,3 veicoli al minuto.

Yash Kulkarni, Raman Jha, Renu Kachhoria2026-07-30
💻 computer science

Computational Personality Assessment: A Data- Driven Machine Learning Approach Using Engineered Behavioral Features

Questo articolo presenta una pipeline di apprendimento automatico basata sui dati che migliora significativamente l'accuratezza della classificazione tra introversi ed estroversi al 91,90% attraverso l'ingegnerizzazione di tre caratteristiche comportamentali composte e la valutazione di 13 algoritmi, dimostrando che i K-Nearest Neighbors offre le prestazioni migliori all'interno di un quadro statisticamente robusto.

MEERA SOLGAMA, ZEELKUMAR BHAVSAR2026-07-30