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The Locality Gap: Bell-Inequality Audits for Covert Coordination Between Ostensibly Isolated AI Agents

Questo articolo propone l'uso di audit della disuguaglianza di Bell, specificamente il gioco CHSH, come strumento model-free per rilevare la coordinazione occulta tra agenti IA apparentemente isolati, distinguendo la comunicazione genuina dalla mera correlazione statistica, pur evidenziando che la validità del metodo dipende criticamente dall'imprevedibilità delle impostazioni dell'auditor per evitare falsi positivi.

Alfredo Merlet2026-10-20
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EviNav: Evidence-Driven Grounding and Validated Termination for Zero-Shot Instance Navigation

EviNav è un framework basato sull'evidenza e privo di addestramento per la navigazione di istanze zero-shot che accumula prove visive e semantiche multi-vista per distinguere in modo robusto i target e determinare la terminazione, raggiungendo risultati allo stato dell'arte nei tassi di successo sia nei compiti di navigazione con obiettivo di immagine che con obiettivo di testo.

Juzhou Chen, Gaojing Zhang, Phil Birch, Bao Nguyen2026-10-20
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Lightweight, Autonomous Security Agents for Operator Workstations: An Explainable XGBoost-Driven Authentication Policy

Questo articolo presenta un agente di sicurezza autonomo e leggero per le workstation degli operatori che utilizza un modulo di dinamica della digitazione basato su XGBoost ed efficiente per raggiungere un'accuratezza di autenticazione del 99,8% con un consumo minimo di risorse, impiegando al contempo la spiegabilità guidata da SHAP e politiche graduate con intervento umano per consentire un dispiegamento edge su larga scala e sostenibile.

Erik Pál, Róbert Lakatos, András Hajdu2026-10-20
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Haar-CFR: Solving Imperfect-Information Games with Applications in Data Analytics and Finance

Haar-CFR è un nuovo framework ibrido che integra la regolarizzazione a wavelet di Haar discreta con l'algoritmo CFR+ per ottenere una compressione massiccia della memoria e una convergenza più rapida rispetto ai metodi esistenti, offrendo una soluzione scalabile e interpretabile per risolvere giochi a informazione imperfetta su larga scala in domini come la finanza e il poker.

Florian Fey, Sergei Gorlatch2026-10-19
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Machine translation of modern Chinese poetry into Japanese: A comparative evaluation of LLMs, neural machine translation systems, and prompt strategies

Questo studio valuta le prestazioni dei sistemi basati su LLM (ChatGPT e DeepSeek) rispetto ai sistemi NMT tradizionali (Google Translate e DeepL) nella traduzione di poesia cinese moderna in giapponese, riscontrando che gli LLM superano generalmente gli NMT in termini di fedeltà, fluidità e stile, dimostrando al contempo che le strategie di prompting possono influenzare significativamente la qualità della traduzione in modo dipendente dal modello.

Yuhuan Wang, Qilong Yu, Lianghong Hui, Guanglu Peng2026-10-19
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Novel Transparent Machine Learning Algorithm - Predicting Sepsis from Routine ED Data.

Questo studio di coorte retrospettivo introduce un nuovo algoritmo di apprendimento automatico completamente trasparente (ShAproxRef) che approssima una rete neurale "black box" per predire la sepsi da dati di routine del pronto soccorso con un'accuratezza comparabile (AUC di 0,82 sul test esterno), aumentando così la fiducia clinica e facilitando l'implementazione.

Alf Timney, Kate Honeyford, Céire Costello2026-10-19
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Enhancing Structural Quality in Medical X-ray Super-Resolution via Domain-Aware Loss

Questo articolo propone e valida funzioni di perdita sensibili al dominio (USELoss) che sostituiscono le standard perdite percettive per migliorare significativamente la fedeltà strutturale e la preservazione dei bordi della super-risoluzione di raggi X medici, superando i metodi esistenti come SRGAN, ESRGAN e HAT sul dataset PadChest.

Aryan Tyagi, Neeraj Sharma, Prachi Pant, Mohini Manav2026-10-19
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Loss-Guided Density Control and Efficient Backward Optimisation for Compact Gaussian Splatting

Questo articolo presenta un framework di addestramento efficiente per il Gaussian Splatting compatto che accelera la convergenza e riduce il numero di primitivi implementando una strategia di densificazione guidata dalla perdita, un meccanismo di pruning basato sul gradiente di opacità e un backward pass CUDA ottimizzato, il tutto mantenendo una qualità di rendering competitiva.

Xiaofeng Che, Chen Wang, Haoran Zhou, Guangle Yao, Xulong Liu, Shaoze Ye2026-10-19
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Asymmetric Effects of Cross-Segment Contextualization in Long Legal Document Classification: An Empirical Study on ECtHR Violation Classification

Questo studio empirico sulla classificazione delle violazioni della CEDU dimostra che, sebbene la contestualizzazione sequenziale tra segmenti tramite BiGRU migliori il richiamo, essa crea un compromesso tra precisione e richiamo sotto aggregazione uniforme, il quale viene risolto solo combinando la contestualizzazione con l'aggregazione basata sull'attenzione selettiva per raggiungere il più alto punteggio di macro-F1.

Meng-Luen Wu, Chao-Wei Liu2026-10-19