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💻 computer science

Badminton Technical Movement Evaluation: A New Benchmark and Baseline Model

Questo articolo affronta la sfida di fornire un feedback individualizzato nelle lezioni universitarie di badminton su larga scala introducendo un nuovo dataset di riferimento di 7.200 clip video annotate e un modello baseline che valuta automaticamente la qualità del movimento degli studenti rispetto alle dimostrazioni professionali, ottenendo metriche di prestazione promettenti per l'assistenza all'educazione fisica intelligente.

Kai Song, Songze Qiu, Ran Tong, Bing Ma, Nianchang Huang, Junxin Yang2026-07-15
💻 computer science

Reasoning emerges from constrained inference manifolds in large language models

Questo articolo propone che il ragionamento efficace nei grandi modelli linguistici emerga non semplicemente da varietà di inferenza a bassa dimensionalità, ma da un regime strutturale vincolato specifico che bilancia espressività, compressione e preservazione dell'informazione, abilitando un nuovo framework diagnostico privo di etichette basato sulla dinamica geometrica interna.

Xiaoshuai Hao, Yanbiao Ma, Fei Luo, Lingfeng Zhang, Chuangxin Zhao, Mingxuan Wang, Yinan Wu, Zhe Qian, Yang Lu, Long Che (…)2026-07-15
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Aux-AI: A Federated Independent Oversight Framework for Trust-Aware Industrial Autonomy

Questo articolo introduce Aux-AI, un framework di supervisione indipendente federata caratterizzato da un nucleo di Decisione-Fiducia disaccoppiato che garantisce l'autonomia industriale consapevole della fiducia rilevando efficacemente guasti indotti dall'hardware e scostamenti fuori distribuzione con accuratezza, throughput in tempo reale ed efficienza energetica superiori rispetto agli esistenti monitor di sicurezza.

Dadmehr Rahbari, Masoud Daneshtalab, Maksim Jenihhin2026-07-15
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TopoNet: A Topology-Guided Dual-Branch Framework for Medical Image Classification

TopoNet è un framework a doppio ramo guidato dalla topologia che potenzia la classificazione di immagini mediche volumetriche integrando caratteristiche topologiche spazialmente registrate derivate dall'omologia persistente con indizi basati sull'aspetto attraverso l'attenzione cross-branch, migliorando così accuratezza, robustezza e interpretabilità.

Jin Sun, Nan Gao, Wenqi Tao, Zaifang Zhang, Chenghao Shao2026-07-15
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Security Analysis of Browser Artificial Intelligence Panel Privilege Escalation Vulnerability

Questo articolo identifica e analizza la CVE-2026-0628, una vulnerabilità critica di escalation dei privilegi in Google Chrome's Gemini Live AI side panel che consente alle estensioni con permessi di base di accedere a risorse sensibili a livello di browser, rivelando che il 73,9% delle estensioni analizzate possiede i permessi necessari per sfruttare questa lacuna di sicurezza.

Fadly Kasim, Muhammad Yahya, Bakhrani Rauf, Taufiq Natsir2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ
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From Generation to Collaboration: Using LLMs to Edit for Empathy in Healthcare

Questo studio dimostra che l'utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni come assistenti editoriali per perfezionare le risposte scritte dei medici, piuttosto che come generatori autonomi, aumenta significativamente l'empatia percepita preservando al contempo l'accuratezza fattuale, supportato da nuovi parametri quantitativi per valutare sia il tono emotivo che la precisione medica.

Man Luo, Bahareh Bahareh, Amara Tariq, Halim Abbas, Umar Ghaffar, Christopher J Warren, Segun O. Kolade, Haidar M. Abdul (…)2026-07-14
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The GRACE Cycle: A General Large-Language-Model Framework for Phenotype Discovery with Unknown Cluster Number

Il documento introduce GRACE, un nuovo framework basato su modelli linguistici di grandi dimensioni che affina iterativamente ipotesi ed evidenze per scoprire automaticamente il numero ottimale di sottogruppi clinici in dati eterogenei e multimodali senza richiedere la specifica preventiva del numero di cluster, come validato attraverso coorti di Long COVID e della malattia di Parkinson.

Jing Wang, Zorina Galis, Tong Zhang, Yiming Luo, Amar Sra, Xing Niu, Jie Shen, Qiaomin Xie, Jeremy Weiss2026-07-14
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What's Missing in Autonomous Research? A Systematization of Systems, Benchmarks, and Verification

Questa survey sistematizza il panorama frammentato della ricerca autonoma introducendo un framework multi-asse per 56 sistemi e la loro affidabilità delle evidenze, rivelando un divario critico tra la capacità di generare artefatti di ricerca e la mancanza di meccanismi di verifica robusti per difenderli prima del rilascio.

Xingyu Ren, Youran Sun, Chugang Yi, Kejia Zhang, Jiaxuan Guo, Jianda Du, Haizhao Yang2026-07-14
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A multi-objective evolutionary approach to neural architecture search for clinical tabular classification: balancing predictive performance and model compactness

Questo articolo introduce MOGA-NAS, un algoritmo evolutivo multi-obiettivo che bilancia efficacemente le prestazioni predittive e la compattezza del modello per la classificazione di dati tabulari clinici massimizzando simultaneamente gli F1-score e minimizzando il numero di parametri, risultando in modelli significativamente più piccoli con accuratezza superiore o comparabile attraverso cinque benchmark pubblici.

Ivan V. Stepanyan, Menhai Hou, Safa A. Hameed2026-07-14
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Federated Learning Parameter Protection Based on Homomorphic Encryption and Selective User Decryption

Questo articolo propone uno schema di sicurezza per l'apprendimento federato che combina la crittografia omomorfica di Paillier a soglia con un meccanismo di decrittazione selettiva basato sulla qualità dei dati e firme ECDSA per difendere efficacemente contro attacchi di inferenza e manomissione, migliorando al contempo l'efficienza dell'addestramento di circa il 10%.

Zhangbing Li, Mingyu Xiao, Jiantian Xiao, Jinsheng Li, Shaobo Zhang2026-07-14