✓ Beoordeeld

Door auteurs beoordeelde papers

Papers waarbij de oorspronkelijke auteurs onze begrijpelijke uitleg hebben bekeken.

Voor elke paper op deze pagina heeft ten minste één van de oorspronkelijke auteurs onze begrijpelijke uitleg gezien en beoordeeld — door te bevestigen dat de uitleg klopt of door correcties aan te vragen die wij vervolgens hebben doorgevoerd. Een bevestiging betekent niet dat auteurs elke zin formeel goedkeuren, maar wel dat de uitleg langs de mensen is gegaan die de paper hebben geschreven.

607 papers beoordeeld door auteurs · 201–210 / 607

Micro-Swarm Locomotion Optimization in Dynamic Flow using Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning

Dit artikel presenteert een hybride Computational Fluid Dynamics en Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning-raamwerk dat magnetisch aangedreven micro-robotische zwermen in dynamische, pulserende stromingen succesvol coördineert door PCGrad te gebruiken om gradiëntconflicten op te lossen, waardoor gelijktijdige optimalisatie van voorwaartse voortgang, energie-efficiëntie en bewegingsgladheid wordt bereikt via emergente hydrodynamische gedragingen.

Josef Berman, Oren Gal2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ⚡ eess

Measuring Reasoning Quality in LLMs: A Multi-Dimensional Behavioral Framework

Dit artikel introduceert een unificerend meerdimensionaal gedragskader dat redenering van LLM's evalueert langs zes onderscheiden dimensies—Juistheid, Consistentie, Robuustheid, Logische Coherentie, Efficiëntie en Stabiliteit—om cruciale inzichten te onthullen en rangschikkingsfouten te voorkomen die door traditionele enkel op nauwkeurigheid gebaseerde metrieken worden over het hoofd gezien.

Ali Şenol, Garima Agrawal, Huan Liu2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.AI

Habermolt: Delegating Deliberation to AI Representatives

Dit artikel introduceert Habermolt, een openbaar platform voor door AI gedelegeerde deliberatie waarbij agenten mensen vertegenwoordigen in collectieve besluitvorming, en evalueert de effectiviteit daarvan via de dimensies vertegenwoordiging, aggregatie en herziening om de nieuwe ontwerpopgaven en uitlijningsuitdagingen van schaalbare, betrouwbare AI-vertegenwoordigers aan te pakken.

Joseph Low, Oscar Duys, Claude Formanek, Michiel Bakker, Lewis Hammond2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ💻 cs

The Concept Allocation Zone: Tracking How Concepts Form Across Transformer Depth

Dit artikel introduceert de Concept Allocation Zone (CAZ), een raamwerk dat conceptvorming in transformer-modellen herdefinieert als een proces dat zich over de diepte uitstrekt en plaatsvindt in een aaneengesloten regio van de residustroom in plaats van op één 'beste' laag, waarbij nieuwe metrieken worden gebruikt om deze zones te identificeren en waaruit blijkt dat veel concepten verborgen zitten in subtiele, multimodale allocatieregio's die causaal actief zijn maar onzichtbaar voor standaard piekdetectiemethoden.

James Henry2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.LG

Forgotten Words: Benchmarking NeoBERT for Dementia Detection in Low-Resource Conversational Filipino and English Speech

Dit artikel presenteert de eerste systemische evaluatie van transformer-gebaseerde dementiedetectie in Filipijns-Engels codeswitchende spraak, en toont aan dat monolinguale modellen weliswaar niet generaliseren over talen heen, maar dat tweetalige fine-tuning cross-linguale prestatiedegradatie effectief elimineert en hoge nauwkeurigheid bereikt, ongeacht de modelarchitectuur.

Rez Samantha Z. Floresca, Edric Castel C. Hao, Hannah Grachiella Buñales, Chelsea Dominique E. Temprosa, Georgianna Z. Reyes, Kervin Gabriel L. Chua2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ💬 cs.CL

Learning in Low-Dimensional Subspaces: Orthogonal Bottlenecks for Reinforcement Learning

Dit artikel introduceert orthogonale bottlenecks, een lichtgewicht, architectuur-onafhankelijk mechanisme dat representaties voor versterkend leren beperkt tot laagdimensionale deelruimten via vaste orthonormale projecties, en dat zowel theoretisch als empirisch aantoont dat taakrelevante waarderingsfuncties kunnen worden behouden en vaak worden verbeterd met minimale dimensionaliteit, terwijl de kenmerkgeometrie wordt gestabiliseerd.

Aleksandar Todorov, Matthia Sabatelli2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.LG

Geometric Workspace Analysis and Transmission-Aware Dynamics of a Serial Spherical Tool for Microsurgery

Dit artikel presenteert een kinematisch en transmissiebewust ontwerpkader voor een seriële sferische microsurgische tool, met een analytische werkruimteformulering en een door dynamiek geïnformeerde methodologie voor zelfvergrendelende transmissies, die gevalideerd worden via experimenten op een speciaal gebouwde robotsysteem voor vitreoretinale chirurgie.

Anestis Mablekos-Alexiou, Lyndon da Cruz, Christos Bergeles2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ💻 cs

Cross-Domain Generalization Limits of Vision Foundation Models in Facial Deepfake Detection

Dit artikel evalueert systematisch de grenzen van cross-domein generalisatie van Vision Foundation-modellen bij de detectie van gezichtsdeepfakes en onthult dat deze modellen, hoewel ze uitstekend presteren bij het identificeren van volledige gezichtssynthese, moeite hebben met gelokaliseerde bewerkingsmethoden vanwege inherente afwegingen tussen pre-trainingsparadigma's en lineaire probe-evaluatiestructuren.

Ibrahim Delibasoglu2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.AI

Scaling up Energy-Aware Multi-Agent Reinforcement Learning for Mission-Oriented Drone Networks with Individual Reward

Dit artikel stelt een energiebewust Multi-Agent Reinforcement Learning-model voor dat Deep Q-Networks met individuele beloningsfuncties gebruikt om de robuustheid, energie-efficiëntie en slagingskans van missiegerichte drone-netwerken te verbeteren, vooral bij het opschalen van omgevingsgrootte en aantal agenten in vergelijking met traditionele gedeelde beloningsbenaderingen.

Changling Li, Ying Li2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.AI