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💻 computer science

A Risk-Oriented Verification and Validation Framework for Hallucination Detection in Public-Sector LLM Systems

Questo articolo propone un framework di verifica e validazione orientato al rischio che trasforma il rilevamento delle allucinazioni nei modelli linguistici di grandi dimensioni del settore pubblico da una sfida puramente tecnica in una questione di governance, introducendo un indice di rischio composito per guidare decisioni operative come il differimento o l'escalation umana, garantendo così la certezza giuridica e la responsabilità amministrativa.

Nguyen Binh2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Forecasting the Onset of Hallucination: Causal, Token-Level, Black-Box Survival Analysis During Generation

Questo articolo introduce un framework di analisi della sopravvivenza causale a livello di token che prevede con successo l'insorgenza di allucinazioni nei modelli linguistici di grandi dimensioni prima che si verifichino, raggiungendo un AUROC di 0,777 rilevando la deriva della novità testuale e fornendo avvisi circa 11 token prima dei tradizionali rilevatori post-hoc.

Igor Itkin2026-07-10
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NPDO: Neural Prediction Direction Optimizer for Fast VVC Intra Coding

Questo articolo propone NPDO, un framework neurale ibrido che combina l'estrazione di caratteristiche multi-scala con architetture gerarchiche CNN e Vision Transformer per potare intelligentemente lo spazio di ricerca della predizione intra VVC, ottenendo una riduzione del 54,0% nel tempo di codifica con un aumento del BD-Rate di solo l'1,18% rispetto al riferimento VTM 23.0.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-10
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ADONIS: Adaptive Digital Twin-Driven Orchestration for Network-Intelligent Slicing in 6G Edge Environments

Questo articolo propone ADONIS, un framework decentralizzato per il network slicing 6G che sfrutta un'architettura di Digital Twin edge-federata e gerarchica, uno scheduler basato su una rete neurale a grafo spazio-temporale e un nuovo protocollo di delta-encoding per minimizzare l'overhead di sincronizzazione e le violazioni degli SLA, garantendo al contempo la convergenza dell'allocazione delle risorse.

Aritrik Ghosh2026-07-10
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Mining Focus-Aware Dense Subgraphs in Dynamic Multilayer Networks with Adaptive Updates

Questo articolo propone il framework Focus-Aware Adaptive Dense Subgraph (FAADS), che estrae efficientemente sottografi densi di alta qualità in reti multistrato dinamiche attraverso un meccanismo di aggiornamento incrementale, ottenendo miglioramenti significativi della velocità rispetto ai metodi allo stato dell'arte pur mantenendo una qualità della densità quasi ottimale.

Huang Qibao¹, Rao Linghong¹，2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Deep Learning for Student Outcomes Temporal Deep Learning for Student Outcome Prediction: Comparing Multi-Task and Single-Task Approaches on the OULAD Dataset

Utilizzando il dataset OULAD, questo studio dimostra che, sebbene i modelli BiLSTM superino i baseline di gradient boosting nella previsione degli esiti di promozione/bocciatura e di abbandono degli studenti, le architetture di multi-task learning non forniscono alcun vantaggio significativo rispetto agli approcci a task singolo nonostante una moderata correlazione tra i task, suggerendo che tali esiti dipendano da modelli comportamentali parzialmente distinti.

Haili Qin, Chuanxia Zhang, Linkai qi2026-07-10
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Supervised Machine Learning for Predicting Power Conversion Efficiency in Perovskite Solar Cells: A Systematic Review and Quantitative Meta-Analysis

Questo articolo presenta una revisione sistematica e una meta-analisi quantitativa di 36 studi che dimostrano come i metodi di ensemble basati su alberi siano l'approccio di apprendimento automatico supervisionato più efficace per prevedere l'efficienza delle celle solari a perovskite, identificando al contempo le principali sfide nella standardizzazione dei dati e proponendo una tabella di marcia completa per migliorare l'affidabilità e la scalabilità dello sviluppo fotovoltaico guidato dal machine learning.

Ajaz Husain Warsi, Faiyaz Ahamad2026-07-10
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ThinkCode Framework for AI Mediated Programming Education and Cognitive Skill Development

Questo articolo introduce ThinkCode, un framework di scaffolding mediato dall'IA che utilizza un paradigma di interazione Hint-First per contrastare il cognitive offloading e l'atrofia delle competenze nell'educazione alla programmazione, imponendo il richiamo attivo e il ragionamento sequenziale prima di rivelare le soluzioni complete.

Muhammad Rizwan, Mustafa Irfan, soniya priyatharsini, Renjith Radhakrishnan2026-07-10
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Lightweight YOLOv8 with Multi-Module Optimization for Electric Bicycle Rider Helmet Detection

Questo articolo propone un sistema di rilevamento basato su YOLOv8 migliorato e leggero, potenziato con ottimizzazioni multi-modulo per superare le limitazioni esistenti in termini di accuratezza, prestazioni in tempo reale e compatibilità con i dispositivi edge per il rilevamento dei caschi dei conducenti di biciclette elettriche in scenari di traffico complessi.

Yalei Dong, Fengchen Wei2026-07-10
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QKT: Quantum Kernel Transformer for High-Dimensional Classification Across Modalities

Il documento introduce il Quantum Kernel Transformer (QKT), un'architettura ibrida che sfrutta un circuito quantistico parametrizzato addestrabile come strato di embedding non lineare per ottenere prestazioni competitive o superiori in diversi compiti di classificazione ad alta dimensionalità nei domini del testo, dei dati tabulari, dell'audio e della fisica, dimostrando al contempo robustezza contro l'instabilità e identificando specifiche limitazioni nell'elaborazione delle immagini.

Hao-Yuan Chen2026-07-10