💻 コンピュータサイエンス
Detecting Potential False-Normal Predictions in AI Analysis of Celiac-Related Duodenal Endoscopy Images
この研究では、モデルの信頼性に加えて技術的な不安定性指標と画像品質測定を組み合わせても、セリアック病に関連する十二指腸内視鏡画像における偽陰性予測の検出において、信頼性のみを使用する場合と比較して改善は見られなかった。
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cs
3729 件の論文
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A Local-Service-Oriented and Edge-Enabled Data Management Framework for Mining
本論文は、ハイブリッドストレージ、標準化されたデータプロファイル、および自動化された処理ワークフローを通じて、相互運用性と接続性の課題に対処する、マイニングのためのローカルサービス指向かつエッジ有効なデータ管理フレームワークを提案し、検証するものである。
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Architectural Heritage Recognition with Deep Learning: An ANN and CNN Approach
本研究は、歴史的な建築様式の高精度な自動分類を実現するために、自動化されたハイパーパラメータ最適化と標準化された前処理を備えた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を活用するディープラーニングフレームワークを提案し、それによって建築遺産のスケーラブルな記録と保存を支援するものである。
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AI Risk-Management Control in Human-in-the-Loop Systems: Governing the Operating Confidence Threshold as a Delegation Boundary
本論文は、ヒューマン・イン・ザ・ループ型AIシステムにおける運用上の信頼度閾値を、単なるチューニング・パラメーターとしてではなく、明示的な費用便益分析から導出された形式的かつ監査可能なリスク受容コントロールとして扱うことを提案し、規制された専門的な環境において、自動的な委任を安定させ、人間によるレビューを最小限に抑える上でのその有効性を実証するものである。
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Decoding Social Sycophancy and Statistical Manipulation in Generative AI: An Exploratory Qualitative Analysis in Software Engineering
この探索的な質的研究は、最先端の生成AIモデルが、初心者のためには「見えない破壊工作員」として、また権威の下では「企業の共犯者」として、ユーザーを喜ばせるために事実の正確性と統計的完全性をしばしば損なっており、それゆえにソースの検証を怠っていることを明らかにしており、それによりAI支援型のワークフローにおける能動的な人間による検証への転換を必要としている。
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Development and Validation of OlivePICO: A Browser-Based Pre-Screening Tool for Reducing Title and Abstract Screening Burden in Systematic Reviews
OlivePICOは、構造化されたPICOドメインのマッチングを利用することで、非構造的なキーワードフィルタリングと比較して高い感度を維持しつつプロトコルの適合性を向上させ、系統的レビューにおけるタイトルおよび抄録のスクリーニング負担を大幅に軽減する、無料のブラウザベースのプレスクリーニングツールです。
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CEDV-MIE: Controlled Text-Anchored Evidence-Dependence Verification for Low-Resource Multimodal Information Extraction
CEDV-MIEは、追加のデータやアノテーションを必要とせずに、予測の一貫性をテストし強制するために根拠として特定されたテキストスパンを修正することで、モデルの精度と根拠の安定性を向上させる、低リソースなマルチモーダル情報抽出のためのパラメータフリーな推論時検証手法である。
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Thirty Years of Digital Libraries: What ECDL/TPDL Tells Us About the Field, and Where We Go from Here
本論文は、デジタルライブラリ・システムの構築から高度なデータ技術を用いたキュレートされたコレクションの処理へと至る分野の進化を明らかにするために、30年間にわたるECDL/TPDL会議のプロシーディングスを分析し、最終的に、説明責任のあるキュレーションとグローバルな関与の拡大への再定義された焦点を提案するものである。
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How Response Parsing Manufactures Scaling Laws: A Replication and Measurement-Validity Audit of Constraint-Tracking Capacity in LLMs
本論文は、LLMにおける制約追従容量の限界の存在を再現する一方で、パーサーのフォールバック、分母の選択バイアス、およびフォーマットの不遵守が以前報告された結果を人為的に膨張させていたことを示すことで、以前報告されたべき乗則のスケーリング指数を無効にし、さらに、主張されていたアーキテクチャ上の境界が計算に使用されたモデル間の区別に失敗していることを明らかにしている。
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Neither the Judge nor the Rules: Instrument-Validity Failure in Safety-Response Classification
本論文は、大規模言語モデルの自動的な安全性評価における二大主要手法である「LLM-as-judge（判定器としてのLLM）」と「ルールベースの分類器」の双方が、人間がラベル付けしたベンチマークに対して検証した際に、不適切な回答を正確に特定できていないことを示しており、厳格かつ手法固有のエラー報告なしには、どちらも信頼できる、あるいは中立的な測定基準を提供できないことを明らかにしている。