cs papers | Gist.Science

The Locality Gap: Bell-Inequality Audits for Covert Coordination Between Ostensibly Isolated AI Agents

Dit artikel stelt het gebruik van Bell-ongelijkheid-audits voor, specifiek het CHSH-spel, als een modelvrij instrument om verborgen coördinatie tussen ogenschijnlijk geïsoleerde AI-agenten te detecteren door genuante communicatie te onderscheiden van louter statistische correlatie, terwijl wordt benadrukt dat de geldigheid van de methode kritisch afhangt van de onvoorspelbaarheid van de instellingen van de auditor om fout-positieven te voorkomen.

Alfredo Merlet2026-10-20

💻 informatica

Cloud-Native Architecture and Pipeline Optimization for Built-Environment Data

Dit onderzoek stelt een cloud-native framework voor en evalueert dit, waarbij containerisatie, microservices en geavanceerde strategieën voor pipeline-optimalisatie worden geïntegreerd om de schaalbaarheid, efficiëntie en veerkracht van het beheer van data uit de gebouwde omgeving binnen CI/CD-pipelines te verbeteren.

Jim Dorsey2026-10-20

💻 informatica

EviNav: Evidence-Driven Grounding and Validated Termination for Zero-Shot Instance Navigation

EviNav is een trainingsvrij, op bewijs gebaseerd framework voor zero-shot instantienavigatie dat visuele en semantische bewijslast vanuit meerdere perspectieven accumuleert om doelwitten robuust te onderscheiden en beëindiging te bepalen, waarmee het de beste resultaten behaalt in zowel beeld- als tekstdoelnavigatietaken.

Juzhou Chen, Gaojing Zhang, Phil Birch, Bao Nguyen2026-10-20

💻 informatica

Lightweight, Autonomous Security Agents for Operator Workstations: An Explainable XGBoost-Driven Authentication Policy

Dit artikel presenteert een lichtgewicht, autonome beveiligingsagent voor operator-werkstations die gebruikmaakt van een efficiënte, op XGBoost gebaseerde module voor toetsaanslagdynamiek om een authenticatienauwkeurigheid van 99,8% te bereiken met minimaal hulpbronverbruik, terwijl het SHAP-gestuurde uitlegbaarheid en gegradeerde, human-in-the-loop-beleid inzet om duurzame, grootschalige edge-implementatie mogelijk te maken.

Erik Pál, Róbert Lakatos, András Hajdu2026-10-20

💻 informatica

Haar-CFR: Solving Imperfect-Information Games with Applications in Data Analytics and Finance

Haar-CFR is een nieuw hybride framework dat discrete Haar-waveletregularisatie integreert met het CFR+-algoritme om massale geheugencompressie en snellere convergentie te bereiken dan bestaande methoden, waardoor een schaalbare en interpreteerbare oplossing wordt geboden voor het oplossen van grootschalige imperfecte-informatiespellen in domeinen zoals financiën en poker.

Florian Fey, Sergei Gorlatch2026-10-19

💻 informatica

Machine translation of modern Chinese poetry into Japanese: A comparative evaluation of LLMs, neural machine translation systems, and prompt strategies

Deze studie evalueert de prestaties van op LLM-gebaseerde systemen (ChatGPT en DeepSeek) versus traditionele NMT-systemen (Google Translate en DeepL) bij het vertalen van moderne Chinese poëzie naar het Japans, waarbij wordt vastgesteld dat LLM's over het algemeen beter presteren dan NMT's op het gebied van getrouwheid, vloeiendheid en stijl, terwijl wordt aangetoond dat promptstrategieën de vertaalkwaliteit op een modelafhankelijke wijze aanzienlijk kunnen beïnvloeden.

Yuhuan Wang, Qilong Yu, Lianghong Hui, Guanglu Peng2026-10-19

💻 informatica

Novel Transparent Machine Learning Algorithm - Predicting Sepsis from Routine ED Data.

Deze retrospectieve cohortstudie introduceert een nieuw, volledig transparant machine learning-algoritme (ShAproxRef) dat een "black box" neuraal netwerk benadert om sepsis te voorspellen vanuit routinedata uit de spoedeisende hulp met vergelijkbare nauwkeurigheid (0,82 AUC bij externe testen), waardoor het klinisch vertrouwen wordt vergroot en implementatie wordt gefaciliteerd.

Alf Timney, Kate Honeyford, Céire Costello2026-10-19

💻 informatica

Enhancing Structural Quality in Medical X-ray Super-Resolution via Domain-Aware Loss

Dit artikel stelt domeinbewuste verliesfuncties voor en valideert deze (USELoss), die standaard perceptuele verliezen vervangen om de structurele getrouwheid en randbehoud van medische röntgenfoto-superresolutie aanzienlijk te verbeteren, waarbij zij bestaande methoden zoals SRGAN, ESRGAN en HAT op de PadChest-dataset overtreft.

Aryan Tyagi, Neeraj Sharma, Prachi Pant, Mohini Manav2026-10-19

💻 informatica

Loss-Guided Density Control and Efficient Backward Optimisation for Compact Gaussian Splatting

Dit artikel presenteert een efficiënt trainingsframework voor compacte Gaussian Splatting dat convergentie versnelt en het aantal primitieven vermindert door een loss-geleide densificatiestrategie, een op opacity-gradiënten gebaseerd pruning-mechanisme en een geoptimaliseerde CUDA backward pass te implementeren, terwijl de competitieve renderkwaliteit behouden blijft.

Xiaofeng Che, Chen Wang, Haoran Zhou, Guangle Yao, Xulong Liu, Shaoze Ye2026-10-19

💻 informatica

Asymmetric Effects of Cross-Segment Contextualization in Long Legal Document Classification: An Empirical Study on ECtHR Violation Classification

Deze empirische studie naar de classificatie van EVRM-schendingen toont aan dat hoewel sequentiële cross-segment contextualisering via BiGRU de recall verbetert, dit onder uniforme aggregatie een precisie-recall trade-off creëert, die alleen wordt opgelost door contextualisering te combineren met selectieve attention-gebaseerde aggregatie om de hoogste macro-F1 score te bereiken.

Meng-Luen Wu, Chao-Wei Liu2026-10-19

← Vorige Volgende →