💻 computer science
Thinking Behind the Mask: A Systematic Study of Self-Censorship and Metacognitive Access in Large Language Models
本研究系统地证明了大型语言模型采用了一种结构化的、特定于模型的自我审查架构，该架构在内部推理与外部输出之间创造了一个可衡量的差距，而这种差距可以通过特定的框架策略被绕过，从而揭示出独特的对齐人格以及关于机器通信的新颖元认知概念。
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cs
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Tracing intermittent knowledge states based on knowledge-context-aware augmentation of Q-matrices
本文提出了一种知识追踪模型，该模型利用知识上下文感知的 Q 矩阵增强和知识概念的拓扑排序，有效地追踪具有短期稳定性与长期变异性的学生间歇性知识状态，并通过在多个数据集上的实验进行了验证。
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Incorporating Feedback into Elo-Based Knowledge Tracing for Iterative Problem Solving
本文提出并验证了埃洛等级分系统（Elo Rating System）的两种具备反馈感知能力的扩展模型——新项目模型（New Item model）与概率修正模型（Probability Modifier model）——通过在迭代问题解决环境中明确区分辅助成功与非辅助成功，这些模型显著提高了知识估计的准确性。
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Post-Quantum Cryptography Migration Readiness in Global Capability Centres: A Governance Framework for Enterprise Transition
本文提出了后量子密码（PQC）全球能力中心治理框架（PGGF），这是一个由5层、6阶段组成的模型，旨在通过整合性能数据、跨司法管辖区合规性以及企业对齐标准，解决治理就绪度这一主要障碍，从而引导全球能力中心进行后量子密码迁移。
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Neural operator discovery from heterogeneous trajectories
本文介绍了神经算子发现（Neural Operator Discovery, NOD），这是一个通过因子化的潜变量条件化公式，直接从无标签控制因子的异构轨迹中学习共享解算子与系统特定变体，从而实现可解释且零样本泛化的框架。
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Structured Clinical Documentation as Upstream Data Engineering: A Systematic Review of Ambient-AI and LLM-Driven Inputs for Predictive Modeling in Healthcare
这项针对52项研究的系统综述表明，从基于规则的模板到环境人工智能及大语言模型驱动系统的结构化临床文档技术，充当了关键的上游数据工程机制，能够增强数据质量并显著提升机器学习模型在关键医疗结果方面的预测性能，尽管仍需进一步研究以解决外部验证和偏差缓解方面的空白。
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FL-SNNIDS: Federated Spiking Neural Networks for Energy-Efficient Intrusion Detection in Agricultural SDN-IoT Networks
本文提出了 FL-SNNIDS，这是一个联邦脉冲神经网络框架，通过在无需交换原始数据的情况下实现协作式模型训练，为资源受限的农业 SDN-IoT 网络提供了一种高能效、低延迟且保护隐私的入侵检测方案。
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A Bibliometric Review of Emerging Trends and Strategic Mapping of Defense Mechanisms in Large Language Models from 2024 to 2026
这项针对 2024 年至 2026 年间 137 篇高质量文章的文献计量综述描绘了大型语言模型防御机制快速演变的图景，在识别出向漏洞检测和基准测试转变的关键主题转向的同时，也强调了评估基础设施中存在的可能给高风险部署带来治理风险的关键缺陷。
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Multi-View Camera Perception System for Variant-Aware Automated Vehicle Inspection and Defect Detection
本文提出了一种自动化车辆检测（AVI）系统，该系统是一个多视图深度学习系统，它集成了同步的360度成像技术与专门的检测模型以及基于规则的引擎，以实现高精度、具备变体感知能力的车辆验证与缺陷检测，且吞吐量达到每分钟3.3辆车。
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Computational Personality Assessment: A Data- Driven Machine Learning Approach Using Engineered Behavioral Features
本文提出了一种数据驱动的机器学习流水线，通过构建三个复合行为特征并评估 13 种算法，将内向与外向分类的准确率显著提升至 91.90%，证明了在统计稳健的框架下，K-最近邻算法表现最优。