cs papers | Gist.Science

Non Monotonic Cross Lingual Representational Distances for Culturally Specific Japanese Concepts in Two Transformer Models

Deze exploratieve studie onthult dat cultuurspecifieke Japanse concepten een niet-monotoon, laagafhankelijk patroon vertonen van toenemende representationele afstand tot Engelse baselines in twee transformer-modellen, hoewel de bevindingen culturele asymmetrie niet als de onafhankelijke oorzaak isoleren vanwege verwarrende variabelen in het ontwerp van de prompts.

Khyati Chaurasia2026-10-14

💻 informatica

Comparative Analysis of Rule Based Symbolic Logic and a Large Language Model in Sanskrit Morphological Analysis

Deze verkennende studie vergelijkt een regelgebaseerde symbolische classifier en een Large Language Model op het gebied van Sanskriet morfologische analyse met behulp van Bhagavad Gita-data, waarbij wordt vastgesteld dat beide benaderingen een stabiele compatibiliteit behouden onder woordvolgorde-scrambling, waarbij het LLM een iets hogere nauwkeurigheid (86,43%) bereikt dan het symbolische systeem (81,43%).

Khyati Chaurasia2026-10-14

💻 informatica

Joint Optimization of Retrieval-Augmented KV Caching and Adaptive Speculative Decoding for Autoregressive Generation

Dit artikel introduceert RAKV-ASD, een systeem dat retrieval-augmented KV-caching en adaptieve speculatieve decodering gezamenlijk optimaliseert via een geleerde controller om dynamisch conceptlengtes te selecteren, waarbij significante verbeteringen in latentie en doorvoer worden bereikt ten opzichte van vaste strategieën, terwijl de exacte output-equivalentie met standaard decodering behouden blijft.

Chenyi Huang, Zitan Chen, Zhenning Guo, Wentao Zhang2026-10-14

💻 informatica

MCP-MedImg: Enabling Standardized PACS-AI Integration through the Model Context Protocol

Dit artikel introduceert MCP-MedImg, een open referentiearchitectuur en protocolspecificatie die het Model Context Protocol uitbreidt om de gestandaardiseerde, veilige en controleerbare integratie van AI-diagnostische diensten met bestaande PACS-systemen mogelijk te maken, waardoor tekortkomingen in het toezicht door regelgevende instanties worden aangepakt en schaalbare klinische adoptie wordt gefaciliteerd via een gelaagd conformiteitsmodel.

xiong shi2026-10-14✓ Author reviewed ⓘ

💻 informatica

Interpretable Vehicle Insurance Claim Fraud Detection Using Categorical Preprocessing, SMOTE-NC and a Decision Tree

Dit artikel toont aan dat een zorgvuldig voorbewerkte Decision Tree-classificator, gebruikmakend van SMOTE-NC voor oversampling en categorische codering, effectief voertuigverzekeringsfraude kan prioriteren met een hoge recall en volledige interpreteerbaarheid, ondanks het behalen van een bescheiden precisie op een ongebalanceerde dataset.

Sagar Khade2026-10-14

💻 informatica

Ask, Then Think: Does Socratic Prompting Help LLMs on Code Tasks?

Het artikel introduceert \textsc{MIND}, een Socratisch prompting-framework voor LLM's dat, ondanks de theoretische fundering in menselijke redenering, er niet in slaagt om gevestigde baselines zoals Chain-of-Thought op coderingstaken te overtreffen en vaak onderpresteert vanwege onnodige inferentie-overhead, wat suggereert dat slechts specifieke, geïsoleerde redeneermechanismen in plaats van de holistische transfer van menselijke redeneertheorieën voordelen opleveren.

Antonio Della Porta, Jonan Richards, Lucageneroso Cammarota, Stefano Lambiase, Fabio Palomba, Mairieli Wessel2026-10-14

💻 informatica

Multi Armed Bandit Based Adaptive Model Selection for Clinical AI Governance An Infrastructure Approach to Safer AI Use in U.S. Healthcare

Dit artikel stelt een op Multi-Armed Bandit gebaseerd governance-raamwerk voor klinische AI voor dat dynamisch selecteert tussen gevalideerde modellen door een balans te zoeken tussen voorspellende kwaliteit, kosten en veiligheidsstraffen, waarbij via MIMIC-IV-simulaties wordt aangetoond dat hoewel regret-minimaliserende beleidsregels beter presteren dan statische implementatie, het zelfverzekerd uitfaseren van suboptimale modellen aanzienlijk meer data vereist dan typische klinische stromen bieden.

Julian Borges2026-10-14

💻 informatica

Low-Resource Automatic Speech Recognition for Algerian Dialectal Arabic: Fine-Tuning, Regional Generalization, and Evaluation Against Multimodal LLMs

Deze studie toont aan dat gerichte fine-tuning van ASR-modellen op beperkte, geografisch diverse Algerijnse dialectale Arabische data aanzienlijk beter presteert dan zero-shot multimodale LLM's, waarmee wordt vastgesteld dat datadiversiteit kritischer is dan regionale diepgang voor robuuste spraakherkenning, ondanks aanhoudende uitdagingen door Franse code-switching.

Khier Charif, Lyazid Sabri2026-10-13

💻 informatica

Explainable Machine Learning for Predicting Judicial Decisions: A Case Study Across Civil and Criminal Courts

Dit artikel stelt een hybride uitlegbare AI-framework voor en valideert dit, dat gestructureerde juridische kenmerken integreert met op transformer gebaseerde tekstrepresentaties om gerechtelijke uitkomsten in zowel civiele als strafrechtelijke rechtbanken nauwkeurig te voorspellen en te interpreteren, waarbij wordt aangetoond dat hoewel XGBoost superieure voorspellende nauwkeurigheid biedt, BERT uitblinkt in juridisch semantisch begrip, waarbij SHAP en LIME transparantie en eerlijkheid over diverse juridische domeinen waarborgen.

Sreenivasa Rao Barre, Aruna Sri P.S.G, Vikram Dara2026-10-13

💻 informatica

Augmented Question-guided Retrieval (AQgR) of Indian Case Law with LLM, RAG, and Structured Summaries

Dit artikel stelt Augmented Question-guided Retrieval (AQgR) voor, een framework dat de retrieval van Indiase rechtspraak verbetert door juridische kwesties voor queries te genereren, gestructureerde RAG-samenvattingen te gebruiken voor context, en LLM's in te zetten voor herrangschikking en relevantieverklaring, waarmee een significant hogere Mean Average Precision wordt behaald dan bestaande benchmarks.

Vishnuprabha V, Daleesha M Viswanathan, Rajesh R, Aneesh V Pillai2026-10-13

← Vorige Volgende →