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Teaching LLMs How ICU Physicians Approach Clinical Reasoning Through OMOP-Aligned Retrieval Improves Reasoning Across Clinical Domains

Questo articolo introduce ICU-REACT, un dataset con clinico nel loop che addestra i grandi modelli linguistici sul ragionamento esperto in terapia intensiva, dando origine ai modelli Clin-REACT che dimostrano una capacità di generalizzazione superiore attraverso diversi compiti di ragionamento clinico rispetto agli esistenti LLM medici e generalisti.

Miguel Contreras, Scott Siegel, Subhash Nerella, Jessica Sena, Jiaqing Zhang, Heng Sun, Hruday Tej Akkaladevi, Peiyu Lu (…)2026-10-14
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Road Network Partitioning with Distributed Threaded-Parallelism for Large-Scale SUMO Traffic Simulation

Questo articolo presenta un'architettura parallela a due livelli che combina il parallelismo a livello di thread e l'esecuzione distribuita per accelerare significativamente le simulazioni di traffico SUMO su larga scala in reti stradali complesse, ottenendo un'accelerazione fino a 13,32× e convalidando al contempo l'accuratezza del metodo e identificando la sincronizzazione globale come il principale collo di bottiglia della scalabilità.

Vicente R. Tomás, Iván Monzón-Catalán, Maribel Castillo, Luis A. García2026-10-14
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Trustworthy Cross-Organizational Federated Fine-Tuning of Large Language Models via Blockchain Certification and Resilient Object Storage

Questo articolo propone un framework a due livelli che disaccoppia la certificazione dei metadati basata su blockchain dallo storage frammentato off-chain per consentire un fine-tuning federato di modelli linguistici di grandi dimensioni, affidabile, efficiente in termini di costi e verificabile tra diverse organizzazioni, senza compromettere la privacy dei dati o l'integrità del modello.

Xiaoli Li, Yuhang Chen, Beiqiang Wang, Lin Zhou, Zhao Wu2026-10-14
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Don’t Stop the Curious Neighbor: From Local Beliefs to Network-Wide Inference

Questo articolo propone un metodo di "apprendimento sociale consapevole dei cluster" decentralizzato che consente agli agenti in reti di rilevamento eterogenee di inferire accuratamente gli stati nascosti globali utilizzando solo misurazioni locali e scambi con i vicini, riducendo così il sovraccarico di comunicazione pur mantenendo un processo decisionale affidabile.

Malek Khammassi, Vincenzo Matta, Ali H. Sayed2026-10-14
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Dynamic Multi-Objective Optimization for Batch-wise Task Assignment and Resource Allocation in Mobile Edge Computing

Questo articolo propone l'algoritmo Location-Resource Coupled Dynamic NSGA-II (LRC-DNSGA-II), un algoritmo caratterizzato da un operatore di variazione specializzato e da un meccanismo di risposta basato sul matching tra task e feature per risolvere efficacemente il problema di ottimizzazione bi-obiettivo dinamica dell'assegnazione dei task a lotti e dell'allocazione delle risorse nel mobile edge computing.

Yingying Sun, Zhiming Dong, Gongshu Wang2026-10-14
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Towards guideline-grounded clinical decision-making: a multi-scale study of retrieval augmented generation based large language model agents

Questo studio dimostra che l'integrazione della Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) con le linee guida cliniche migliora significativamente l'accuratezza diagnostica, l'allineamento terapeutico e la trasparenza degli agenti basati su modelli linguistici di grandi dimensioni in diversi scenari medici.

Romain André, John Hermans, J.P. Sedelaar, Henkjan Huisman2026-10-14
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TimeTabler: A Software Framework for Automated Course Timetabling and Space Utilization Optimization in Resource-Constrained Institutions in Bangladesh

Questo articolo presenta TimeTabler, un'applicazione desktop open-source e capace di funzionare offline che utilizza un algoritmo genetico a somma pesata per automatizzare la pianificazione dei corsi e ottimizzare l'utilizzo degli spazi per istituzioni educative con risorse limitate in Bangladesh, dimostrando con successo significativi miglioramenti nell'uso delle strutture e l'eliminazione delle discrepanze tra tipologia di aula e corso in un caso di studio universitario.

Md Abu Jubayer Bijoy2026-10-14
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Large Language Models and Agentic AI Architectures for Aerial and Ground Robots: A Systematic Review, Taxonomy, and Design Guidelines

Questa revisione sistematica analizza 124 studi per stabilire una tassonomia di sei modelli architettonici per l'integrazione di grandi modelli linguistici e IA agentica in robot aerei e terrestri, offrendo linee guida progettuali che danno priorità alla dinamica dei compiti, alla sicurezza e ai vincoli di implementazione rispetto ai punteggi dei benchmark, evidenziando al contempo le attuali limitazioni nell'inferenza a bordo e nella validazione fisica.

Abdelrahman Mahmoud2026-10-14
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Non Monotonic Cross Lingual Representational Distances for Culturally Specific Japanese Concepts in Two Transformer Models

Questo studio esplorativo rivela che i concetti culturalmente specifici giapponesi esibiscono un modello non monotono e dipendente dai livelli di aumento della distanza rappresentazionale rispetto ai baseline inglesi in due modelli transformer, sebbene i risultati non isolino l'asimmetria culturale come causa indipendente a causa di variabili confondenti nel design dei prompt.

Khyati Chaurasia2026-10-14
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Comparative Analysis of Rule Based Symbolic Logic and a Large Language Model in Sanskrit Morphological Analysis

Questo studio esplorativo confronta un classificatore simbolico basato su regole e un Large Language Model sull'analisi morfologica del sanscrito utilizzando dati della Bhagavad Gita, riscontrando che entrambi gli approcci mantengono una stabilità di compatibilità sotto lo scrambling dell'ordine delle parole, con l'LLM che raggiunge un'accuratezza leggermente superiore (86,43%) rispetto al sistema simbolico (81,43%).

Khyati Chaurasia2026-10-14