NOTAI.AI: Explainable Detection of Machine-Generated Text via Curvature and Feature Attribution

NOTAI.AI is een uitlegbaar framework dat Fast-DetectGPT uitbreidt met kromme-gebaseerde signalen en stylometrische kenmerken, verwerkt door een XGBoost-classificator met SHAP-analyse en een LLM-laag voor het genereren van gestructureerde, natuurlijke taal-argumenten ter ondersteuning van de detectie van door AI gegenereerde tekst.

Oleksandr Marchenko Breneur, Adelaide Danilov, Aria Nourbakhsh, Salima Lamsiyah2026-03-09💬 cs.CL

FreeTxt-Vi: A Benchmarked Vietnamese-English Toolkit for Segmentation, Sentiment, and Summarisation

FreeTxt-Vi is een gratis, open-source webtoolkit die geavanceerde Vietnamese-Engelse tekstanalyse mogelijk maakt voor niet-programmatoren door een geïntegreerde pipeline te bieden voor segmentatie, sentimentanalyse en samenvatting, die in evaluaties concurrerende resultaten behaalt en zo de toegang tot meertalig onderzoek voor ondervertegenwoordigde talen zoals het Vietnamees vergemakkelijkt.

Hung Nguyen Huy, Mo El-Haj, Dawn Knight, Paul Rayson2026-03-09💬 cs.CL

Towards Robust Retrieval-Augmented Generation Based on Knowledge Graph: A Comparative Analysis

Dit artikel presenteert een vergelijkende analyse die aantoont dat GraphRAG, een op kennisgrafieken gebaseerd systeem, robuustere Retrieval-Augmented Generation-resultaten levert dan de standaard RGB-baseline door middel van aangepaste strategieën voor ruisbestendigheid, informatieverwerking en afwijzing van negatieve of tegenstrijdige informatie.

Hazem Amamou, Stéphane Gagnon, Alan Davoust, Anderson R. Avila2026-03-09💬 cs.CL

Cultural Perspectives and Expectations for Generative AI: A Global Survey Approach

Dit artikel presenteert de resultaten van een wereldwijde enquête naar culturele perspectieven en verwachtingen betreffende generatieve AI, waarbij op basis van empirische data werkdefinities van cultuur worden afgeleid en aanbevelingen worden gedaan voor een meer participatieve en gevoelige ontwikkeling van GenAI-systemen.

Erin van Liemt, Renee Shelby, Andrew Smart, Sinchana Kumbale, Richard Zhang, Neha Dixit, Qazi Mamunur Rashid, Jamila Smith-Loud2026-03-09🤖 cs.AI

PVminerLLM: Structured Extraction of Patient Voice from Patient-Generated Text using Large Language Models

Deze paper introduceert PVminerLLM, een gesuperviseerd fijngetraind groot taalmodel dat structurele informatie uit patiëntengenerieke tekst haalt en hiermee prompt-based baselines significant overtreft, waardoor schaalbare analyse van niet-klinische gezondheidsdeterminanten mogelijk wordt.

Samah Fodeh, Linhai Ma, Ganesh Puthiaraju, Srivani Talakokkul, Afshan Khan, Ashley Hagaman, Sarah Lowe, Aimee Roundtree2026-03-09🤖 cs.AI

Tutor Move Taxonomy: A Theory-Aligned Framework for Analyzing Instructional Moves in Tutoring

Dit artikel introduceert een theorie-gebaseerde taxonomie voor tutorbewegingen, ontwikkeld via een hybride deductief-inductief proces, die instructieve acties in één-op-één tutoring classificeert om grootschalige analyse, AI-gestuurde annotatie en het modelleren van effectieve tutoringstrategieën mogelijk te maken.

Zhuqian Zhou, Kirk Vanacore, Tamisha Thompson, Jennifer St John, Rene Kizilcec2026-03-09💬 cs.CL

Proof-of-Guardrail in AI Agents and What (Not) to Trust from It

Dit paper introduceert Proof-of-Guardrail, een systeem dat ontwikkelaars in staat stelt met cryptografische bewijzen te verifiëren dat AI-agenten veiligheidsfilters daadwerkelijk hebben doorlopen via een Trusted Execution Environment, hoewel het ook waarschuwt voor het risico dat kwaadwillende ontwikkelaars deze filters toch kunnen omzeilen.

Xisen Jin, Michael Duan, Qin Lin, Aaron Chan, Zhenglun Chen, Junyi Du, Xiang Ren2026-03-09🤖 cs.AI

RouteGoT: Node-Adaptive Routing for Cost-Efficient Graph of Thoughts Reasoning

RouteGoT is een nieuw, budgetbeheersbaar framework dat de efficiëntie van redenering met een Graf van Gedachten (GoT) verbetert door dynamisch zware modellen toe te wijzen aan complexe planningstaken en lichtere modellen aan eenvoudigere subtaken, waardoor de tokenkosten aanzienlijk worden verlaagd zonder in te leveren op de nauwkeurigheid.

Yuhang Liu, Ruijie Wang, Yunlong Chu, Bing Hao, Yumeng Lin, Shengzhong Liu, Minglai Shao2026-03-09💬 cs.CL