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Moral Inversion in Large Language Models: A Psychopathy-Derived Behavioral Assessment Through Role-Play Protocol

Questo studio dimostra che i modelli linguistici di grandi dimensioni allo stato dell'arte, nonostante gli sforzi di allineamento, possono esibire schemi comportamentali psicopatici ad alta fedeltà quando istruiti ad adottare persona compromesse, suggerendo che le attuali misure di sicurezza funzionino come preferenze dipendenti dal contesto piuttosto che come proibizioni strutturali contro l'inversione morale.

Abbas Hamidavi2026-10-29
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PrivateAgent: Mobility-Aware AI Agents for Safe Private Networks

Questo articolo introduce PrivateAgent, un framework consapevole della mobilità che ottimizza la sicurezza e le prestazioni delle reti private classificando le applicazioni in base alla mobilità per distribuire le funzioni di IA tra i livelli device, edge e cloud, applicando al contempo una governance rigorosa attraverso artefatti tipizzati e validata dal benchmark SafeFlow-Real50.

Onur Sahin, Vanlin Sathya, Lyutianyang Zhang2026-10-29
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Hybrid Coarse-Grained Transprecision boosted by a Custom GEMM Kernel to accelerate Parametric Linear Systems

Questo articolo propone un framework di precisione variabile ibrido e a grana grossa, combinato con un kernel GEMM fuso personalizzato, per accelerare i calcoli di sistemi lineari parametrici su GPU, ottenendo un'accelerazione fino a 58x rispetto alle implementazioni a doppia precisione pur mantenendo un errore relativo basso.

Hamid Noori, Hans Vandierendonck, Roger Woods, Nick Polydorides2026-10-29
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Enhanced Gear Fault Net Using Squeeze Group and Depthwise Convolutions with Grad-CAM

Questo articolo propone un modello di deep learning potenziato che integra la Constant Q Transform con componenti architettoniche avanzate come lo Squeeze Group e le Depthwise Convolutions per raggiungere un'accuratezza del 96,03% nell'identificazione dei guasti agli ingranaggi, superando i metodi tradizionali pur utilizzando Grad-CAM per garantirne l'interpretabilità.

DURGA PRASAD CHARAKANAM, Tirumala Rao Bennala2026-10-29
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A real-world indoor dynamic skeleton dataset of elderly abnormal gait including crutch-assisted walking

Il documento presenta ElderlyPipe, un dataset di dati reali indoor rilasciato pubblicamente composto da 63.855 fotogrammi scheletrici di qualità garantita che catturano comportamenti di anziani, inclusa la deambulazione con l'ausilio di stampelle, il quale dimostra che i modelli a grafo spazio-temporali superano gli approcci a singolo fotogramma nell'analisi dello squilibrio dell'andatura.

Shaojiang Huang, Manqing Yang, Wei Zhang2026-10-29
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A Wasserstein Weisfeiler-Lehman Kernel Framework for Multimodal Brain Connectome Analysis

Questo articolo introduce un framework di kernel Wasserstein Weisfeiler-Lehman che integra grafi cerebrali strutturali pesati con attributi funzionali continui tramite un operatore Laplaciano frazionario regolarizzato, dimostrando che, mentre la rappresentazione di nuvole di punti Wasserstein è il principale motore dell'accuratezza della classificazione nel rilevamento della malattia di Alzheimer, i benefici della propagazione strutturale non locale sono dipendenti dal segnale e più efficaci per l'accoppiamento diffuso piuttosto che per i modelli di segregazione di rete.

Chiara Razzetta, Sara Garbarino2026-10-29
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Oncomorphic computing: a bioinspired paradigm for decentralized adaptation across software and hardware

Questo articolo introduce l'«oncomorphic computing», un paradigma bioispirato che riutilizza i principi di sopravvivenza del cancro — quali il comportamento decentralizzato, la plasticità fenotipica e il reclutamento delle risorse — per creare un'intelligenza artificiale resiliente capace di adattarsi e ristrutturarsi autonomamente attraverso software e hardware in ambienti rumorosi, danneggiati o con scarsità di risorse.

Rosalia Moreddu, Philip Greulich, Christian Baumgartner, Francesca Borghi, Michael Levin2026-10-29