✓ 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.

1013 papers beoordeeld door auteurs · 301–310 / 1013

🤖 machine learning

Deterministic Decisions for High-Stakes AI. A Zero-Egress Pipeline with the Deployability of RAG and the Accuracy of Machine Learning

Dit artikel identificeert en kwantificeert "interventiebias" in zero-shot LLM onderwijsadviseurs, die ten onrechte onnodige acties aanbevelen vergeleken met een optimale oracle, en demonstreert dat supervised policy learning met behulp van Decision Transformers of XGBoost deze bias effectief elimineert terwijl het een hoge nauwkeurigheid en lage latentie-beslissingen bereikt die geschikt zijn voor inzet in situaties met een hoog risico.

Craig Atkinson2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

How Far Can You Get Without a GPU? A Systematic Benchmark of Lightweight Hallucination Detection Across Question Answering, Dialogue, and Summarisation

Dit artikel benchmarkt systematisch vijf lichtgewicht, op de CPU uitvoerbare methoden voor het detecteren van hallucinaties binnen taken zoals vraag en antwoord, dialoog en samenvatting, waarbij wordt onthuld dat de prestaties sterk taakafhankelijk zijn, waarbij ensemblemethoden uitblinken in vraag en antwoord, NLI-detectoren leiden in dialoog, en alle benaderingen aanzienlijk tekortschieten bij samenvatting.

Kriti Faujdar, Smit Kadvani2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

Evidence-Informed LLM Beliefs for Continual Scientific Discovery

Dit artikel introduceert een op bewijs gebaseerd raamwerk voor voortdurende wetenschappelijke ontdekking met LLM's dat statische Bayesiaanse verrassing vervangt door niet-stationaire, op overtuigingen bijgewerkte verrassing en filtering en diversiteitsmaximalisatie gebruikt om spuriaat beloningen te elimineren, waardoor de exploratie van hypothesen over meerdere domeinen aanzienlijk wordt verbeterd.

Dhruv Agarwal, Reece Adamson, Andrew McCallum, Peter Clark, Ashish Sabharwal, Bodhisattwa Prasad Majumder2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

SurrogateShield: Beyond Redaction for High-Utility, Privacy-Preserving LLM Interactions

SurrogateShield is een client-zijde proxy die privacy-bewuste LLM-interacties verbetert door gedetecteerde PII te vervangen door lokaal gegenereerde, type-consistente surrogaatwaarden vóór transmissie en de originelen te herstellen in reacties, waardoor blootstelling aan echte PII wordt geëlimineerd terwijl de semantische bruikbaarheid aanzienlijk wordt verbeterd vergeleken met traditionele redactiemethoden.

Sherwin Vishesh Jathanna2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
🔢 mathematics

An entropic analogue of the MMS conjecture

Dit artikel stelt vast dat voor elke multiset van nn reële getallen die nul sommeren, de Shannon-entropie van de som van kk willekeurig gesamplede elementen ondergrenst wordt door de entropie van een Bernoulli-toevalsvariabele met gemiddelde k/nk/n, wat een scherp resultaat presenteert dat dient als een entropisch analoog aan de Manickam-Miklós-Singhi-conjectuur.

Jianhang Ai, Ondřej Kuželka, Christos Pelekis2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
📊 statistics

Robust Regularised M-Estimators for High-Dimensional Regression with Heavy-Tailed and Skewed Errors

Dit artikel introduceert een klasse van robuuste geregulariseerde M-schatters voor hoogdimensionale regressie die optimale convergentiesnelheden en variabele-selectieconsistentie bereikt onder minimale momentvoorwaarden (eindig α>1\alpha > 1), waarbij bestaande methoden overtreft in zowel simulaties als real-world genomische toepassingen bij het omgaan met zware staarten, scheve of gecontamineerde fouten.

Mazona Victor, Vincent Odiaka, Gabriel O. Obadina2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
📄 earth_science

Modeling Soil Volumetric Water Content Based on Climatic Factors in the Tripoli Region (Libya) Using Multiple Linear Regression

Deze studie maakt gebruik van meervoudige lineaire regressieanalyse van gegevens uit de periode 2001 tot 2024 om aan te tonen dat neerslag de meest significante klimatologische factor is die het volumetrische watergehalte van de bodem in Tripoli, Libië, positief beïnvloedt, terwijl de relatieve vochtigheid een positieve correlatie vertoont en de bodemtemperatuur een omgekeerd verband vertoont.

Amel Saad Ashargawi, Haifa BEN MILOUD2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
🔬 physics

A Causal Memory-Kernel Response Framework for Weak-Field Gravity: Trace Projection, Local Limits, and Phenomenological Constraints

Dit artikel stelt een beperkt laag-energetisch causaal geheugenkern-framework voor voor zwakke-veld zwaartekracht dat scalaire spoorprojecties scheidt van volledige tensorresponsen om historische afhankelijkheid en memristieve-achtige structuren te incorporeren, terwijl het consistent blijft met standaard algemene relativiteitstheorie-limieten en fenomenologische observationele grenzen.

Mingde Yang2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
🧬 biology

Residual Body-Mass Dependence in VO₂peak Normalization: Comparison of Ratio Scaling, Allometric Modeling, and Regression–Residual Methods

Deze studie toont aan dat hoewel conventionele ratio-schaling van de piekzuurstofopname (VO₂peak) een significante residuele afhankelijkheid van lichaamsmassa behoudt, regressie-residuele normalisatie deze bias effectief elimineert, waardoor het een superieur alternatief biedt voor zowel ratio-schaling als conventionele allometrische modellering voor het aanpassen van aerobe capaciteit over diverse lichaamsgroottes heen.

Thomas Fahey, Miguel Rivera2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ