✓ 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.

1329 papers beoordeeld door auteurs · 771–780 / 1329

🤖 machine learning

ICA Lens: Interpreting Language Models Without Training Another Dictionary

Dit artikel introduceert ICALens, een praktische en efficiënte workflow die gebruikmaakt van geoptimaliseerde Independent Component Analysis (ICA) om direct menselijk interpreteerbare richtingen te extraheren uit de activaties van taalmodellen zonder de noodzaak om sparse autoencoders te trainen, waarmee wordt aangetoond dat ICA dient als een concurrerende en complementaire eerste lens voor modelinterpreteerbaarheid.

Sida Liu, Feijiang Han2026-06-11✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrofysica

Gaia's promise to detect compact-object binaries: where we stand with the third data release

Dit artikel presenteert een theoretisch kader dat gebruikmaakt van de selectiecriteria van Gaia's derde datavrijgave (DR3) om de detecteerbare populatie van compacte object-binairsystemen met lumineuze begeleiders te modelleren, waarbij wordt vastgesteld dat huidige detecties goed overeenstemmen met voorspellingen voor neutronensterren en witte dwergen (waarbij die laatste matige geboortekicks vereisen), terwijl zwart gat-detecties in DR3 nog ongrijpbaar blijven maar naar verwachting aanzienlijk zullen toenemen tegen het einde van de missie.

Chirag Chawla, Sourav Chatterjee, Katelyn Breivik2026-06-11✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrofysica

Gaia FGK Benchmark Stars: Selecting Infrared Lines for Abundance Determination

Deze studie stelt een homogene, reproduceerbare set robuuste atoomabsorptielijnen vast in de nabij-infrarode Y-, J- en H-banden voor Gaia FGK-benchmarksterren door CRIRES-spectra kwantitatief te evalueren tegen laboratoriumgegevens en synthetische modellen, waarbij uiteindelijk betrouwbare overgangen voor elementen zoals Mg, Si, Ca, Fe en Sr worden geïdentificeerd om infrarood abundantiebepalingen te verbeteren.

Scarlet Elgueta, Paula Jofré, Claudia Aguilera-Gómez, Ditte Slumstrup, Álvaro Rojas-Arriagada, Ulrike Heiter, Laia Casam (…)2026-06-10✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

MIRAGE: A Polarity-Flipping Encoding Subspace in LLM Agents

Het artikel introduceert MIRAGE, een real-time monitoringsysteem dat data-exfiltratie door LLM-agenten detecteert door een gedeelde, laagdimensionale coderingssubruimte in de residual stream van het model te identificeren, waarbij een aanzienlijk hogere detectienauwkeurigheid wordt bereikt dan bij methoden die alleen naar de output kijken door de onderliggende berekening te lezen in plaats van naar oppervlakkige kenmerken.

Pratibha Revankar, Kargi Chauhan, Jihye Kim, Sadiba Nusrat Nur, Vincent Siu, Chenguang Wang2026-06-10✓ Author reviewed ⓘ
🔬 natuurkunde

Systematic comparison of VMEC and HINT equilibrium calculations for finite-beta LHD plasmas

Dit artikel vergelijkt systematisch de VMEC- en HINT-evenwichtsberekeningen voor Large Helical Device-plasma's, waarbij wordt onthuld dat hoewel beide codes overeenstemmen bij een lage bèta, ze uiteenlopen bij hogere bètawaarden, aangezien HINT randstochastiek en het breken van fluxoppervlakken vastlegt die de aanname van geneste fluxoppervlakken van VMEC niet kan weergeven.

Albert Civit-Bertran, Yasuhiro Suzuki, Shimpei Futatani2026-06-10✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrofysica

Learning the Universe with the 2nd Generation of CAMELS: Varying 35 parameters of the IllustrisTNG model in (50Mpc/h)^3 boxes

Dit artikel presenteert de tweede generatie van het CAMELS-project, met 1.192 kosmologische simulaties met volumes die acht keer groter zijn dan die van zijn voorganger om een 35-parameterruimte te verkennen, waarbij wordt aangetoond dat hoewel deze grotere volumes de op neurale netwerken gebaseerde parameterinferentie verbeteren, de winst sublineair is vanwege moduskoppeling en parameterdegeneraties.

Shy Genel, Yongseok Jo, Boon Kiat Oh, Megan Taylor Tillman, Max E. Lee, Jun-Young Lee, Elena Hernández-Martínez, Christo (…)2026-06-10✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

An LLM-Native Psychometric Instrument Does Not Predict LLM Behavior: Evidence Across 25 Models

Hoewel een nieuw psychometrisch instrument afgeleid van de gedragsmatige affordances van LLM's een hoge interne betrouwbaarheid vertoont, faalt het in het voorspellen van feitelijk LLM-gedrag, wat een kritieke discrepantie onthult tussen zelfrapportage van modellen en geobserveerde acties die een aanzienlijk risico vormt voor LLM-als-rechter evaluatiepipelines.

Juan Manuel Contreras2026-06-10✓ Author reviewed ⓘ