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💻 computer science

Modular Differentiable Explanations for Markov Disease Models: A Transparent Framework for Clinical Decision Support

Questo articolo presenta un framework di programmazione differenziabile modulare che integra l'interpretabilità direttamente in un modello di catena di Markov a tempo continuo per il supporto alle decisioni cliniche, scomponendo i tassi di transizione in fattori clinicamente significativi, calcolandone le sensibilità tramite differenziazione automatica stocastica e generando spiegazioni tracciabili in linguaggio naturale in tempo reale.

Virendra Kumar Tiwari2026-07-28
💻 computer science

A Calibration-Aware Reference Architecture for Resilient Supply Chain Planning: Integrating Conformal Probabilistic Demand Forecasting with Scenario-Based Stochastic Vehicle Routing

Questo articolo presenta un'architettura di riferimento e un'implementazione open-source che colma il divario tra l'apprendimento automatico e la ricerca operativa nella pianificazione della catena di approvvigionamento integrando la previsione probabilistica conforme con il routing stocastico basato su scenari, dimostrando empiricamente attraverso un backtest sintetico che le previsioni quantiliche non calibrate portano a una significativa sotto-copertura e a rischi di rottura di stock, convalidando così la necessità di interfacce consapevoli della calibrazione per un supporto decisionale affidabile.

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-07-28
💻 computer science

Beyond Kinesthetic Twins: A Dematerialized Control Primitive for Zero-Shot Generalization Across Robot Morphologies

Questo articolo introduce un framework di teleoperazione dematerializzato basato sulla Teoria del Controllo per Disaccoppiamento Cinematico che elimina la necessità di gemelli cinestetici fisici decomponendo ortogonalmente l'intento umano nello spazio informativo, ottenendo così una generalizzazione zero-shot attraverso diverse morfologie robotiche e ribaltando la convinzione radicata che il feedback di forza fisica sia essenziale per un controllo robotico intuitivo.

Yu-Xiang Wu, Yuyan Wu2026-07-28
💻 computer science

Cethraian-X: A Leakage-Clean, Multi-Seed Benchmark of Chest X-Ray Classification Under Weak Labels

Cethraian-X è un benchmark open-source, privo di perdite di dati (leakage-clean), per la classificazione multi-label di radiografie del torace utilizzando il dataset NIH ChestX-ray14 che stabilisce rigorosi standard di riproducibilità attraverso la valutazione multi-seed, l'analisi della calibrazione e strumenti di spiegabilità per consentire un confronto trasparente dei metodi futuri.

Mohammed Badhan2026-07-28
💻 computer science

Semantic Tracing in LLM-Based Multi-Agent Systems Using LangChain, LangGraph, and LangSmith for AI Governance

Questo articolo presenta un framework di tracciamento semantico per sistemi multi-agente basati su LLM utilizzando LangChain, LangGraph e LangSmith all'interno del prototipo SHADOWAI-RISK, dimostrando che l'integrazione della valutazione semantica riduce significativamente la deriva semantica e le violazioni dei vincoli, comportando solo un moderato aumento della latenza e un costo locale nullo.

Audrey Rahimi2026-07-28
💻 computer science

From RAG to Runtime Intelligence: Design and Evaluation of a Multi-LLM Automated Learning Engine for Enterprise Knowledge Synthesis

Questo articolo presenta e valuta un Automated Learning Engine (ALE) che va oltre il RAG standard impiegando un sistema orchestrato da più LLM con recupero ibrido e flussi di lavoro basati su macchine a stati, dimostrando un miglioramento significativo dell'accuratezza fattuale, della rilevanza contestuale e una riduzione dei tassi di allucinazione nella sintesi della conoscenza aziendale rispetto alle configurazioni di base.

Swapnil M2026-07-28
💻 computer science

The Limits of Training Data Size in Foundation Models: An Empirical Analysis of Quality Filtering under a Fixed Token Pool

Attraverso esperimenti empirici su un pool fisso di 24 milioni di token, questo articolo dimostra che un filtraggio aggressivo della qualità sotto un budget di calcolo fisso spesso danneggia le prestazioni del modello forzando un'eccessiva ripetizione dei dati, mentre il mantenimento di dati di qualità inferiore e il sovracampionamento di sottoinsiemi di alta qualità produce risultati superiori o equivalenti attraverso vari obiettivi.

Alexander Memming2026-07-28
💻 computer science

What Counts as Compute? An Empirical Analysis of Accounting Conventions in Compute-Optimal Transformer Training

Questo articolo dimostra che, sebbene la variazione delle convenzioni contabili per il conteggio dei parametri e del calcolo alteri significativamente gli esponenti adattati della frontiera di addestramento computazionalmente ottimale, l'impatto pratico risultante sull'efficienza dell'addestramento è modesto a causa della piattezza del panorama della perdita, con le specifiche scelte contabili essendo prevedibili da semplici rapporti architettonici.

Alexander Memming2026-07-28
💻 computer science

Bounded-Horizon Local Transformer Training on CPUs: Quality, Throughput, and Memory

Questo articolo valuta l'addestramento locale a orizzonte limitato per Transformer a livello di byte a 24 strati su CPU many-core, riscontrando che, sebbene il metodo proposto di consenso del gradiente di lettura raggiunga un aumento del throughput del 38% rispetto alla backpropagation globale, esso non riesce a soddisfare un criterio di non inferiorità dell'1% per la qualità del modello attraverso tutti i dataset testati.

Vikram Lex2026-07-28