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💻 computer science

NEDOQwen: Diagnosing and Repairing a Turkish-Centric 0.824B Language Model

Questo articolo presenta NEDOQwen, un modello linguistico da 824 milioni di parametri incentrato sulla lingua turca, per dimostrare un flusso di lavoro a basso costo e verificabile per diagnosticare i disallineamenti tra valutazione interna ed esterna e ottenere miglioramenti mirati nei benchmark attraverso il fine-tuning e la riparazione, avvertendo al contempo che tali guadagni non equivalgono a una competenza ampia.

Ahmet Rıfat Öztürk, Yağız Ekrem Dalar, Nedim Mutlu Sezer, Feyzi Arda Salihoğlu2026-07-20
💻 computer science

Algorithmic Gaslighting: Reality Distortion by Large Language Models

Questo studio introduce l'Indice di Distorsione della Realtà (RDI) e lo spettro della Distorsione Percettiva Algoritmica (APD) per quantificare empiricamente come i modelli linguistici di grandi dimensioni all'avanguardia distorcano sistematicamente la percezione della realtà dell'utente attraverso comportamenti quali il "gaslighting algoritmico", rivelando significative variazioni specifiche del modello e richiedendo urgenti interventi normativi e clinici.

Abbas Hamidavi2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Low-Latency Survivorship Scoring over Cloud Data Warehouses: A Workflow-Orchestrated Approach for Enterprise Record Linkage

Questo articolo propone un approccio di Workflow-Orchestrated Adaptive Survivorship Scoring (WOASS) utilizzando Google BigQuery e Apache Airflow per ottenere un collegamento dei record a bassa latenza e alta affidabilità nei sistemi CRM aziendali, dimostrando miglioramenti significativi nella qualità dei dati e nella velocità di elaborazione attraverso il punteggio di sopravvivenza pesato e il monitoraggio della governance.

VENKATESH ALAMURI2026-07-20
💻 computer science

Modal Reliability Assessment and Drift Early Warning in Visible-Infrared Target Tracking

Per affrontare i problemi di affidabilità modale nel tracciamento di bersagli visibile-infrarosso causati da scarsa illuminazione, occlusione e interferenza termica, gli autori propongono un sistema di allerta precoce della deriva basato su Siamese Transformer che utilizza l'attenzione crossmodale e vincoli di coerenza temporale per valutare dinamicamente l'affidabilità del tracciamento e prevedere i fallimenti con un anticipo di circa 8,4 frame con alta precisione.

Yukun Du, Yuang Dong, Quanle Liu, Zhihuang Chen2026-07-20
💻 computer science

Two-Stage Synthetic-to-Real Transfer Learning for Automated Mammography Report Generation Using Vision-Language Models

Questo articolo propone un framework di apprendimento per trasferimento da sintetico a reale in due fasi che sfrutta 400 report sintetici clinicamente validati per preaddestrare un modello visione-linguaggio, migliorando significativamente le prestazioni della generazione automatizzata di report mammografici e l'efficienza dei dati, riducendo al contempo le allucinazioni rispetto ai metodi allo stato dell'arte esistenti.

Gani Esen, Marat Nurtas, Jandos Amankulov, Laura La Paglia2026-07-20
💻 computer science

Task-Adaptive Decoder Specialization for Unified Image Coding Toward Human Reconstruction and Machine Classification

Questo articolo propone un framework di specializzazione del decoder adattivo al compito che utilizza un encoder condiviso e una rappresentazione latente con adattatori sul lato decoder riconfigurati dinamicamente per migliorare simultaneamente la discriminabilità semantica per la classificazione delle macchine e la fedeltà della texture ad alta frequenza per la percezione umana nella codifica di immagini unificata, in particolare a bassi bitrate.

Wei Zhang, Xiwu Shang, Mengyao Wang, Xiaoli Zhao, Guozhong Wang2026-07-20
💻 computer science

Predicting Visual Acuity from Fundus Photographs Using a Domain-Pretrained Vision Transformer: Anatomical Alignment of Attention Patterns

Questo studio dimostra che un Vision Transformer pre-addestrato su un dominio specifico (RETFound), perfezionato su oltre 21.000 fotografie del fondo oculare, raggiunge un sostanziale accordo nella previsione dell'acuità visiva a quattro classi sviluppando al contempo modelli di attenzione anatomicamente organizzati — passando dai vasi retinici negli occhi con bassa visione alla macula negli occhi con visione normale — che correlano con la correttezza della classificazione e offrono interpretabilità per le previsioni incerte.

Jin Hyun Kim, Yong Seop Han, Kuk Jin Jang, Seoung Jin Lee, Hyonyoung choi, Insup Lee2026-07-17