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Gates Instead of Prompts: Development and Methods of a Large-Language-Model Expert System for Root- Cause Analysis in a Steel Foundry

Questo articolo presenta un sistema esperto deterministico e offline per l'analisi delle cause profonde nelle fonderie d'acciaio che impiega la verifica a gate, un giudice di confutazione separato e vincoli di evidenza rigorosi per mitigare le allucinazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni, proponendo infine un modello di autonomia con intervento umano in cui il sistema suggerisce i risultati per l'approvazione umana. Le prestazioni del sistema sono state valutate rispetto a un'analisi di riferimento; tuttavia, tale analisi di riferimento è stata scritta da un LLM sotto la guida dell'autore e non è un rapporto indipendente di un esperto.

Miroslav Holčák¹2026-10-14
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Adaptive RL-Based Traffic Signal Control with Dynamic Graph Attention and Temporal Awareness under Disruptions

Questo articolo propone un robusto framework di Spatio-Temporal Graph Reinforcement Learning che integra le Graph Attention Networks e gli encoder temporali basati su Transformer per consentire ai sistemi di controllo dei semafori multi-agente di distinguere efficacemente tra il rumore transitorio e le interruzioni persistenti, ottenendo così una capacità di deflusso superiore e un recupero più rapido dai guasti strutturali rispetto ai modelli di riferimento allo stato dell'arte.

Wissem Yousfi, Rim Slama, Pierre-Antoine Laharotte2026-10-14
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Distributional Bellman Operators with Power-Law Horizon Weights: Contraction and Fixed-Point Analysis

Questo articolo stabilisce che gli operatori di Bellman distribuzionali con pesi arbitrari a legge di potenza multi-orizzonte sono contrazioni nella metrica di Wasserstein pp-suprema e preservano la vera distribuzione del rendimento come punto fisso unico, fornendo così una base teorica per incorporare meccanismi di memoria a lungo termine nel reinforcement learning distribuzionale.

Yashar Mousavi, Rashin Mousavi, Arash Mousavi, Mahsa Tavasoli, Ibrahim Beklan Kucukdemiral, Afef Fekih, Umit Cali2026-10-14
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Confidential Pulse: Authorisation-Preserving Conversational Access to Federated Confidential Government Records

Confidential Pulse è un sistema che consente un accesso sicuro e conversazionale ai registri governativi federati ricostruendo le risposte dai payload autorizzati all'interno dei canali di Hyperledger Fabric, garantendo che, sebbene il sistema impedisca la divulgazione di dati fuori ambito, rimanga vulnerabile alla fuga di informazioni attraverso la prosa generata dal modello.

Khaled Almi'ani, Camille Zufferey, Salil S. Kanhere, Nur Siyam2026-10-14
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Structure-Aware Behavioral Alignment of Large Language Models for Robust Time Series Forecasting

Questo articolo introduce TSLLM-BO, un framework a due stadi che migliora la robustezza e la fedeltà strutturale della previsione di serie temporali basata su LLM combinando un'architettura di allineamento tempo-testo con una ricompensa composita differenziabile e il Dynamic Policy Clipping per superare le sfide dell'applicazione dell'apprendimento per rinforzo a compiti di previsione continui e a lungo termine.

Mingliang Hu2026-10-14
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Deep Learning-Based Sex Classification and Chronological Age-Group Estimation from Knee Radiographs Using a Multi-Task Framework with Rank-Fusion and Tri-Loss Learning

Questo studio propone un framework multi-task basato sul deep learning che utilizza un Rank-Fusion Ensemble per la classificazione del sesso e un modello ConvNeXt-Tiny con una nuova strategia Tri-Loss per la stima della fascia d'età cronologica, raggiungendo un'elevata accuratezza nel profiling demografico da radiografie del ginocchio.

Mehmet Kurt, Zekeriya Katılmış, Selim Kestel, Doğukan Öcal2026-10-14
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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