💻 计算机科学
Calibrated local Gemma agents resist a fallible authority except when it conflicts with peer consensus
一项针对包含本地 Gemma 智能体团队的 14,400 次试验进行的预注册研究表明，它们对于向易错的权威人物示弱表现出惊人的抵抗力，仅当该权威人物与一致正确的同伴共识相抵触时，才会发生公开从众错误现象。
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cs
3860 篇论文
💻 计算机科学
Conformalized Quantum DeepONet Ensembles: Towards Scalable Operator Learning with Distribution-Free Guarantees
本文引入了符合性量子深度算子网络集成（Conformalized Quantum DeepONet Ensembles）框架，该框架利用量子正交神经网络实现可扩展的算子学习并降低计算复杂度，同时采用拆分符合性校准为安全至上的应用场景提供严格的无分布不确定性保证。
💻 计算机科学
Deep Learning for Proxy Zero-Day Intrusion Detection: A Systematic Review, Taxonomy, and Evaluation Framework
本系统综述分析了利用代理设置进行零日漏洞检测的深度学习入侵检测系统，综合了多种方法论途径，并提出了一个全面的七维评估框架，以解决当前缺乏标准化、可比性基准的问题。
💻 计算机科学
Structured Workflows and Retrieval-Augmented Generation Improve LLM Recommendations for Colorectal Liver Metastases: The METATRON Study
METATRON 研究表明，与基准或单一方法相比，将结构化临床工作流与检索增强生成相结合，能显著增强大语言模型生成针对结直肠肝转移治疗方案的专家一致性建议的能力。
💻 计算机科学
Label-Efficient Learning for Ground-Based Sky-Image Classification: A Benchmark of Transfer Learning, Active Learning, and Pseudo-Labeling on GCD
本文在地面云数据集（GCD）上对迁移学习、主动学习和伪标签技术进行了基准测试，并发现虽然基于 ImageNet 预训练的迁移学习实现了极高的标签效率，但基于不确定性的主动学习和高置信度伪标签相比于强大的监督基准仅提供了微小且不一致的提升。
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Agrifusion: An Agentic Multimodal Framework for Explainable and Multilingual Agricultural Decision Intelligence
Agrifusion 是一个代理式多模态框架，它统一了作物预测、视觉疾病检测、可解释人工智能以及多语言语音交互，旨在交付一个可扩展、透明且可部署的农业决策支持系统，在实现高性能指标的同时，也承认了进行严格外部验证的必要性。
💻 计算机科学
DDS-YOLO: A Detail-Enhanced and Dynamic Scale-Adaptive Network for UAV Small Object Detection
本文提出了 DDS-YOLO，一种具有细节增强、自适应特征融合和轻量化高分辨率分支的动态尺度自适应网络，旨在显著提高无人机图像中小目标检测的准确率与效率。
💻 计算机科学
Governable agentic intelligence: a lifecycle framework linking capability, assurance, and oversight in large language model agents
本文介绍了智能体生命周期（Agentic Intelligence Lifecycle, AIL），这是一个将能力、评估与治理相结合的六层框架，旨在解决智能体 AI 系统中固有的“保证债”问题，并为创建可观测、可归因且可治理的智能体提出了新的研究议程。
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From Understanding to Action: A Survey on Closed-Loop Multimodal Agents
本综述提出了一个面向闭环多模态智能体的以证据为中心的框架，围绕五种证据操作对 105 篇论文进行了组织，并引入了 O-P-G-C 评估视角，通过强调过程、落地性以及成本-风险分析，来解决当前仅关注结果的基准测试所存在的局限性。
💻 计算机科学
EdgeMusicTransformer: A Lightweight Context-Aware Transformer for Efficient Generative AI Deployment under Edge Computing Constraints
本文介绍了 EdgeMusicTransformer，一种针对边缘计算优化的轻量级、上下文感知型 Transformer 架构，该架构通过 240 万个参数实现了高效的符号音乐生成，在 256 个标记（token）的上下文长度下，实现了 17,783 标记/秒的峰值吞吐量，同时保持了稳定的内存使用和高质量的结构化输出。