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From Raw Agent Traces to Auditable Claims: A Reproducibility Layer for AgentDojo

Questo articolo introduce AgentDojo Trace Audit, uno strato Python riproducibile che valida uno snapshot fisso di AgentDojo v1.2.1 ricostruendo con successo tutti i 11.624 record, ottenendo un rilevamento e una classificazione perfetti delle mutazioni nei test post-riparazione e garantendo zero falsi allarmi sulle trasformazioni benigne, stabilendo così un framework robusto per l'audit delle rivendicazioni dei benchmark per agenti interattivi.

Abdullah Alharbi2026-10-16
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Calibrated local Gemma agents resist a fallible authority except when it conflicts with peer consensus

Uno studio preregistrato di 14.400 prove che coinvolgono team di agenti Gemma locali rivela che essi rimangono sorprendentemente resistenti al deferire a una figura autorevole fallibile, con il conformismo pubblico agli errori che si verifica solo quando tale autorità contraddice un consenso unanime e corretto dei pari.

Óscar Delgado-Mohatar, Israel Cuadrado Fuentes, Raúl Alelú-Paz2026-10-16
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Conformalized Quantum DeepONet Ensembles: Towards Scalable Operator Learning with Distribution-Free Guarantees

Questo articolo introduce i Conformalized Quantum DeepONet Ensembles, un framework che sfrutta le Reti Neurali Quantistiche Ortogonali per ottenere un apprendimento di operatori scalabile con una ridotta complessità computazionale, impiegando al contempo la calibrazione conforme divisa per fornire rigorose garanzie di incertezza, prive di distribuzione, per applicazioni critiche per la sicurezza.

Purav Matlia, Christian Moya, Guang Lin2026-10-16
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Deep Learning for Proxy Zero-Day Intrusion Detection: A Systematic Review, Taxonomy, and Evaluation Framework

Questa revisione sistematica analizza i sistemi di rilevamento delle intrusioni basati sul deep learning che utilizzano impostazioni proxy per il rilevamento di exploit zero-day, sintetizzando diversi approcci metodologici e proponendo un quadro di valutazione completo a sette dimensioni per affrontare l'attuale mancanza di benchmark standardizzati e confrontabili.

Maggie Zita, Mujeeb Ur Rehman, Muhammad Kazim, Sohail Khalid, Muhammad Abrar, Eerke Boiten2026-10-16
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Structured Workflows and Retrieval-Augmented Generation Improve LLM Recommendations for Colorectal Liver Metastases: The METATRON Study

Lo studio METATRON dimostra che la combinazione di flussi di lavoro clinici strutturati con la generazione aumentata dal recupero migliora significativamente la capacità di un modello linguistico di grandi dimensioni di generare raccomandazioni terapeutiche concordanti con gli esperti per le metastasi epatiche del colon-retto rispetto agli approcci baseline o a metodo singolo.

Maria Conticchio, Francesca Pescol, Giorgia Carra, Martin Hubner, Stylianos Tzedakis, Alexandra Nassar, Ugo Marchese, Lu (…)2026-10-16
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Label-Efficient Learning for Ground-Based Sky-Image Classification: A Benchmark of Transfer Learning, Active Learning, and Pseudo-Labeling on GCD

Questo articolo confronta il transfer learning, l'active learning e lo pseudo-labeling sul Ground-based Cloud Dataset (GCD) e riscontra che, sebbene il transfer learning pre-addestrato su ImageNet raggiunga un'elevata efficienza di etichettatura, l'active learning basato sull'incertezza e lo pseudo-labeling ad alta confidenza offrono solo miglioramenti marginali e inconsistenti rispetto a un solido baseline supervisionato.

Esther Bou Dagher, Viktoriya Bu-Dager, Boguslaw Zegarlinski2026-10-16
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Agrifusion: An Agentic Multimodal Framework for Explainable and Multilingual Agricultural Decision Intelligence

Agrifusion è un framework multimodale agente che unifica la previsione delle colture, il rilevamento visivo delle malattie, l'intelligenza artificiale spiegabile e l'interazione vocale multilingue per fornire un sistema di supporto alle decisioni scalabile, trasparente e implementabile, raggiungendo elevati parametri di prestazione pur riconoscendo la necessità di una rigorosa validazione esterna.

Revanasiddappa Bandi, Arvind Channarayapatna Srinivasa, Sriram Bindiganavile suresh2026-10-16