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Decoupled Entropic-Geometric Planning (DEGP): Verified Conditioning and a Measured Contact-Prediction Boundary in Latent World Models

Questo articolo introduce il Decoupled Entropic-Geometric Planning (DEGP), un framework che affronta il compromesso tra percezione robusta e ottimizzazione stabile della traiettoria nella pianificazione nello spazio latente combinando la separazione architettonica con limiti spettrali analitici e telemetria in tempo reale per definire i limiti operativi della predizione condizionata al contatto.

Mohsen Mostafa2026-10-20
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Agents Can Build Benchmarks. Approvals Missed What Probing Found: 22 Cases

Questo articolo riferisce che, nonostante gli elevati tassi di approvazione e l'assenza di fallimenti nei test, una revisione sistematica di 22 benchmark di agenti generati dall'IA ha rivelato difetti universali — tra cui compiti ignorati, punteggi memorizzati e leak di pubblicazione — che sono sfuggiti sia ai test automatizzati che ai revisori umani, evidenziando criticità fondamentali negli attuali protocolli di benchmarking e valutazione degli agenti.

Pooria Arab2026-10-20
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From Money to Prompt Laundering: CLEANSE*, a Risk-Calibrated Multi-View Detector

Questo articolo introduce CLEANSE*, un rilevatore multi-vista calibrato sul rischio che identifica efficacemente gli attacchi di prompt laundering fondendo segnali semantici, strutturali, cross-lingua e stilometrici, ottenendo prestazioni superiori nella riduzione del rischio e dei tassi di successo degli attacchi pur mantenendo una bassa latenza attraverso diversi benchmark e stress test.

Samer Abaddi2026-10-20
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Verifiable Delegated Authority for LLM Agents in Banking: A Formal Architecture, Capability Protocol, and Audit Guarantees

Questo articolo propone un'architettura formale per agenti LLM sicuri nel settore bancario che disaccoppia l'autorizzazione dal modello utilizzando token di capacità attenuati e motori di policy deterministici, fornendo garanzie dimostrabili per il contenimento dell'autorità, la limitazione delle perdite finanziarie e l'integrità dell'audit contro attori avversari.

Neeraj Aggarwal2026-10-20
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Bounded Repair Reachability of Residual Critical Blocks in 3D Binary Masks under SAFE-Gated Single-Voxel Flips

Questo articolo formula e valuta la raggiungibilità di riparazione limitata per blocchi critici in maschere binarie 3D mediante flip di singoli voxel con gating SAFE che preservano l'omotopia del primo piano, dimostrando attraverso esperimenti su dati BraTS 2021 che i vincoli di fedeltà dell'endpoint e del percorso producono esiti di riparazione e validità topologica distinti entro i limiti di ricerca specificati.

Jihun Bae, Yeonho Bae, Jinglu Hu2026-10-20
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Personalized Temporal Fatigue Analysis and Adaptive Risk Scoring for Camera-Based Driver Monitoring: Prototype and Evaluation Framework

Questo articolo presenta e valuta un framework prototipale per il monitoraggio del conducente basato su telecamera che combina la calibrazione per singolo conducente, indicatori temporali e logica basata sulla persistenza per ridurre significativamente i falsi allarmi rispetto ai metodi a soglia fissa o a singolo fotogramma, stabilendo al contempo un protocollo di valutazione indipendente dal soggetto per la futura validazione su dataset del mondo reale.

Anshuman Gaikwad2026-10-20
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Capability, ranking dynamics, and inference pricing in the large language model ecosystem: evidence from linked public data

Questo articolo integra dati pubblici collegati provenienti da classifiche, panel di preferenza umana e cataloghi di prezzi per caratterizzare l'ecosistema dei grandi modelli linguistici, rivelando che le prestazioni scalano con il numero di parametri e il tempo, i rating di preferenza mostrano un rapido turnover e stabilità all'interno dei modelli, e i prezzi sono significativamente guidati dai punteggi di capacità e dallo stato di open-weight nonostante le notevoli variazioni di prezzo tra i fornitori.

Peter Bago2026-10-20
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Explaining Cross-Dataset False Positives in Encrypted Traffic Classification for Forensic Interpretation

Questo studio dimostra che i modelli di apprendimento automatico per la classificazione del traffico criptato possono raggiungere un'elevata accuratezza interna pur producendo significativi falsi positivi quando applicati a diversi dataset, rivelando che l'importanza delle caratteristiche da sola è insufficiente per l'interpretazione forense e che tali avvisi dovrebbero essere trattati come spunti investigativi piuttosto che come prove definitive.

Madhab Chandra Das, Qingzhong Liu2026-10-20
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Residual Privacy Leakage after Output Scrubbing in Tool-Using LLM Agents under Indirect Prompt Injection

Questo articolo dimostra che lo scrubbing dell'output post-generazione è una difesa primaria insufficiente contro la fuga di dati sulla privacy negli agenti LLM che utilizzano strumenti sotto attacco di prompt injection indiretta, poiché le rivelazioni residue persistono frequentemente attraverso riespressioni semantiche anche dopo la rimozione di valori esatti e di intervalli contigui.

Kashvi Gupta2026-10-20