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💻 computer science

ISVEX: A method for the assessment of the risk exposure of intelligent systems

Questo articolo introduce ISVEX, un metodo completo di valutazione delle vulnerabilità caratterizzato da varianti sia "Strong" che "Lite", progettato per affrontare le specifiche limitazioni degli standard esistenti attraverso la quantificazione di rischi unici dell'IA, quali la manipolazione dei modelli, l'avvelenamento dei dati e le vulnerabilità agentiche, tramite un framework multi-metrico su misura.

Eduardo Arriols-Núñez, Mary Luz Mouronte-López2026-07-06
💻 computer science

Parallel Thinking-Trace-Guided Auto-Learning for Autonomous Robots

Questo articolo propone un framework di auto-apprendimento guidato da tracce di pensiero parallele per robot autonomi che integra un sistema di pensiero principale con sottosistemi paralleli di Auto-Learning e Obvious Learning per convertire efficientemente le tracce di ragionamento in modelli eseguibili, riducendo così significativamente la latenza e le invocazioni di ragionamento di alto livello pur mantenendo elevati tassi di successo nei compiti.

Hong Su2026-07-06
💻 computer science

SWST-Net: Semantic-aware Wavelet-drivenStructure and Texture Interaction Network forImage Inpainting

Il documento propone SWST-Net, una rete guidata dalle wavelet e consapevole della semantica che utilizza trasformate wavelet discrete per separare e ricostruire interattivamente strutture e texture delle immagini guidate da prior semantici, ottenendo prestazioni superiori nell'inpainting di immagini su molteplici dataset.

Lili Shen, Qi Li, Xinglin Wang, Ran Chen, Zhiyao Long2026-07-06
💻 computer science

Secure Peer-to-Peer Entropy Generatorfor Fairness in Blockchain-Based Games

Questo articolo propone e valida un generatore di entropia decentralizzato, peer-to-peer, che utilizza un protocollo commit-reveal e un'aggregazione ibrida per fornire casualità statisticamente uniforme, a basso costo e resistente agli attacchi per i giochi basati su blockchain, superando gli oracoli centralizzati come Chainlink VRF sia in termini di efficienza economica che di sicurezza.

Jonathas Tavares Neves, Jessica Mariella de Carvalho Oliveira, Carlos Augusto de Moraes Cruz2026-07-06
💻 computer science

Enhancing Object Tracking via Spatio-Temporal Collaboration in Frame-Event Networks

Questo articolo propone la Spatio-Temporal Collaboration Network (STC-Net), che integra le modalità frame ed event attraverso un modulo Adaptive Spiking Neuron e un modulo High-order Spatio-Temporal Fusion per raggiungere prestazioni di object tracking allo stato dell'arte in condizioni difficili.

Nan Wang, Yong Song, Li Wang, Yingbo He, Shaoxing Wu, Ya Zhou, Teng Luo, Shuang Wang, Linjun Zeng2026-07-06
💻 computer science

When Generative AI Writes Test Cases: Scenario-Driven Evaluation of Generated Tests

Questo articolo introduce una metodologia di valutazione guidata da scenari per confrontare suite di test generate da GenAI rispetto a quelle scritte da esseri umani, rivelando che mentre i prompt diretti recuperano più comportamenti attesi, le strategie "ideate-poi-implementate" producono suite più efficienti con meno duplicati, e gli approcci di sola ideazione riescono efficacemente a scoprire scenari di test aggiuntivi.

Baris Ardic, Idil Isil Yildirim, Carolin Brandt, Andy Zaidman2026-07-06
💻 computer science

Conscious infrastructure for fairness aware detection of household water insecurity in Hyderabad informal settlements

Questo articolo propone un framework di Sistemi Neurali di Infrastruttura Consapevole (CINS) che utilizza i dati sull'onere domestico anziché le tradizionali metriche infrastrutturali per migliorare significativamente l'equità e l'accuratezza del rilevamento dell'insicurezza idrica guidato dall'IA negli insediamenti informali di Hyderabad, colmando così il divario tra le esperienze vissute e il processo decisionale istituzionale.

Anil Kumar Palakodeti2026-07-06
💻 computer science

Quantum LEGO Learning: A Modular Design Principle for Hybrid Artificial Intelligence

Questo articolo introduce "Quantum LEGO Learning", un framework IA ibrido modulare che disaccoppia un estrattore di caratteristiche classico congelato da un circuito quantistico variazionale addestrabile per ottenere un'ottimizzazione stabile, resilienza al rumore e prestazioni migliorate sull'hardware NISQ, separando l'apprendimento della rappresentazione dall'adattamento adattivo.

Jun Qi, Chao-Han Huck Yang, Pin-Yu Chen, Min-Hsiu Hsieh, Hector Zenil, Jesper Tegner2026-07-06