💻 computer science
A Study on the Continuous Generation of Test Cases for Large Language Models with Project Memory
本論文は、履歴データとリリースコンテキストを統合したプロジェクトメモリリポジトリによって強化された、LLMベースのテストケース生成手法を提案しており、これにより大規模ソフトウェアシステムにおけるリスクカバレッジを大幅に向上させ、重複を削減し、欠陥発見率を向上させる。
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cs
927 件の論文
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A Preliminary CNN Baseline for Breast Ultrasound Classification in MATLAB, with Exploratory IDC/ILC Labels: Toward Explainable Breast Imaging AI
本論文は、BrEaSTデータセットを用いた乳房超音波の悪性対非悪性の二値分類における、MATLABベースの予備的なCNNベースラインを確立し、テスト精度を向上させると同時に、探索的なサブタイプ・ラベリングおよび説明可能性を、検証済みの結果としてではなく将来の研究方向として明示的に位置づけている。
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Modular Differentiable Explanations for Markov Disease Models: A Transparent Framework for Clinical Decision Support
本論文は、遷移率を臨床的に意味のある要素へと分解し、確率的自動微分を通じてそれらの感度を計算し、リアルタイムで追跡可能な平易な自然言語による説明を生成することにより、解釈可能性を連続時間マルコフ連鎖モデルに直接統合する、臨床意思決定支援のためのモジュール型微分可能プログラミングフレームワークを提示するものである。
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Exploring Functional Shifts in Pos Tagging Across Various NLP Libraries: A Study of NLTK, spaCy and Textblob
本研究は、機能シフトによって引き起こされるガーデンパス文の処理におけるNLTK、TextBlob、およびspaCyの性能を比較しており、spaCyが構文的正確さにおいて他の2つのライブラリを大幅に上回っていることを見出し、アフリカ諸語向けのツールを含むNLPツールの改善に向けた知見を提供している。
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A Calibration-Aware Reference Architecture for Resilient Supply Chain Planning: Integrating Conformal Probabilistic Demand Forecasting with Scenario-Based Stochastic Vehicle Routing
本論文は、コンフォーマル確率的予測とシナリオベースの確率論的ルーティングを統合することにより、サプライチェーン計画における機械学習とオペレーションズ・リサーチの架け橋となるリファレンスアーキテクチャおよびオープンソースの実装を提示し、未校正の分位点予測が著しい被覆率の低下と欠品リスクを招くことを合成バックテストを通じて実証的に示し、それによって信頼性の高い意思決定支援のための校正を考慮したインターフェースの必要性を立証するものである。
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Beyond Kinesthetic Twins: A Dematerialized Control Primitive for Zero-Shot Generalization Across Robot Morphologies
本論文は、情報空間における人間の意図を直交分解することにより、物理的なキネステティック・ツインの必要性を排除し、多様なロボット形態間でのゼロショット汎化を実現するとともに、直感的なロボット制御には物理的な力フィードバックが不可欠であるという長年の定説を覆す、運動学的デカップリング制御理論に基づいた非物質化テレオペレーション・フレームワークを導入するものである。
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Cethraian-X: A Leakage-Clean, Multi-Seed Benchmark of Chest X-Ray Classification Under Weak Labels
Cethraian-Xは、NIH ChestX-ray14データセットを用いたマルチラベル胸部X線分類のための、オープンソースでリークのないベンチマークであり、将来の手法との透明な比較を可能にするために、マルチシード評価、キャリブレーション分析、および説明可能性ツールを通じて厳格な再現性基準を確立するものである。
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Semantic Tracing in LLM-Based Multi-Agent Systems Using LangChain, LangGraph, and LangSmith for AI Governance
本論文は、SHADOWAI-RISKプロトタイプ内においてLangChain、LangGraph、およびLangSmithを用いたLLMベースのマルチエージェントシステムのためのセマンティックス・トレーシング・フレームワークを提示し、意味論的評価を統合することで、わずかなレイテンシの増加とゼロのローカルコストのみで、意味論的ドリフトと制約違反を大幅に削減できることを実証する。
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From RAG to Runtime Intelligence: Design and Evaluation of a Multi-LLM Automated Learning Engine for Enterprise Knowledge Synthesis
本論文は、標準的なRAGを超え、マルチLLMオーケストレーション、ハイブリッド検索、およびステートマシン・ワークフローを採用した自動学習エンジン（ALE）を提示および評価するものであり、ベースライン構成と比較して、エンタープライズ知識合成における事実の正確性、文脈の関連性、およびハルシネーション率の低減において大幅な向上を実証している。
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The Limits of Training Data Size in Foundation Models: An Empirical Analysis of Quality Filtering under a Fixed Token Pool
固定された2,400万トークンのプールを用いた実証実験を通じて、本論文は、固定された計算予算の下での過度な品質フィルタリングは、過剰なデータの反復を強いることでしばしばモデルの性能を損なう一方で、低品質なデータを保持しつつ高品質なサブセットをオーバーサンプリングすることが、様々なターゲットに対して優れた、あるいは同等の結果をもたらすことを示している。