Akses gratis untuk semua konten hanya login saja.

Jadwal Sholat

Memuat jadwal sholat…

Memuat

Research Digest

Research Digest

Popular, practitioner-ready demystifiers from indexed venues. Separate from LyJIT manuscript submissions at journal.lyndhub.com.

Open CS search index →

Ilmu Komputer & AI Teknik & Rekayasa Kedokteran & Kesehatan Ekonomi & Bisnis Ilmu Sosial Hukum Pendidikan Pertanian & Lingkungan Fisika & Matematika Humaniora

Showing 701–710 of 1825

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

Unified AI Gateway: A Framework for Joint Model Routing and KV Cache Management

Jiaxun Lu; Xiang Zhang; Yunfeng Shao

Summary: The Unified AI Gateway coordinates model routing, KV cache management, and compute placement across devices, edge, and cloud. Workload-level simulation across eight profiles reports TTFT speedups of 1.25×–13.28× and input-cost benefits of …
Method: Penulis merumuskan Unified AI Gateway sebagai masalah keputusan bersama. Pada saat permintaan, gateway memilih tuple $(m, s, a)$ di mana $m$ adalah model target, $s$ adalah lokasi…
Results: Pada delapan profil beban kerja tipikal, simulasi analitis tingkat beban kerja melaporkan percepatan TTFT sebesar $1,25\times$–$13,28\times$ dan manfaat biaya input sebesar $1,20\times$–$6,16\times$.…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

TreeRedux: Separating Concerns in Spark's Distributed Tree Aggregation

David A. G. Harrison; Ivan Cao

Summary: TreeRedux adds an executor-side terminal finalize operation to Spark's tree aggregation, mapping aggregation state U to a compact result V so only V is materialized on the driver. This removes the driver's epsilon-n memory term for exact q…
Method: TreeRedux memperkenalkan operasi finalize terminal yang berjalan di executor setelah agregasi pohon selesai. Secara formal, misalkan $U$ menyatakan state agregasi antara dan $V$ h…
Results: Penulis melakukan eksperimen untuk mengevaluasi TreeRedux terhadap implementasi baseline. Implementasi GK Select bawaan mengalami error out-of-memory driver pada 2,5 miliar elemen. Opsi agregasi akhi…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

Online Draft Co-Training for Speculative Decoding in Large-Scale, Long-Context RL Post-Training

Zili Wang; Zhaopeng Qiu; Yuekai Zhang; Shuang Yu; Junjie Lai

Summary: This paper presents an end-to-end system for large-scale online draft co-training in reinforcement learning post-training, addressing branch attention in context parallelism and cross-stage target feature transport in pipeline parallelism.…
Method: Sistem yang diusulkan mengatasi kedua hambatan melalui strategi paralelisasi khusus. **Context Parallelism (CP):** Implementasi causal CP standar tidak mendukung branch attention,…
Results: Penulis melakukan eksperimen pada skala model hingga 122B parameter dan panjang konteks hingga 256K token. Temuan utama meliputi: - **Percepatan rollout dan end-to-end:** Draf yang di-co-train member…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

Agentic Algorithm Engineering: Improving Shared-Memory Exact Minimum Cuts

David A. Bader; Adil Chhabra; Ernestine Großmann; Monika Henzinger; Alexander Noe; Christian Schulz

Summary: This paper introduces agentic algorithm engineering (AAE), where autonomous LLM agents iteratively improve an existing exact minimum cut solver. The agents discover significant optimizations, achieving speedups of up to 6.26× sequentially …
Method: Metodologi AAE menggunakan agen LLM otonom untuk secara iteratif meningkatkan implementasi algoritma. Prosesnya terstruktur sebagai berikut: 1. **Pembentukan Hipotesis**: Agen men…
Results: Proses AAE menemukan optimasi signifikan pada algoritma VieCut, meskipun telah dilakukan penyetelan manual sebelumnya secara ekstensif. Peningkatan dikuantifikasi sebagai faktor percepatan relatif te…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

Robust Decentralized Federated Distillation via Multi-Modality Knowledge Collaboration

Xiao Ma; Hong Shen; Hui Tian; Wei Ke; Wenqi Lyu

Summary: This paper proposes a robust decentralized federated distillation method enabling heterogeneous clients to collaborate via predictions on shared unlabeled public data, filtering unreliable clients and validating distillation gradients acro…
Method: Metode yang diusulkan beroperasi secara peer-to-peer. Setiap klien pertama-tama mengevaluasi prediksi yang diterima dalam tiga modalitas: prediksi kelas, keputusan batas, dan kore…
Results: Eksperimen ekstensif pada CIFAR-10 dan CIFAR-100 menunjukkan bahwa metode yang diusulkan meningkatkan akurasi prediksi model heterogen klien pada data non-IID dan serangan Byzantine. Para penulis mel…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

Video-HopChain: Multi-Hop Questions and Confidence-Gated Exploration for Video Reasoning Models

Trung Nguyen Quang; Yuhao Dong; Shuo Sun; Shuai Liu; Shulin Tian; Kim-Hui Yap; Ziwei Liu

Summary: Video-HopChain synthesizes 22,550 multi-hop video questions whose chained yes/no sub-questions yield a verifiable integer reward, and Confidence-Gated Exploration recovers gradient-starved GRPO groups to raise the mean over eight video ben…
Method: **Konstruksi dataset.** Video-HopChain merangkai 3–6 sub-pertanyaan ya/tidak per video. Setiap sub-pertanyaan dipetakan ke salah satu dari dua bilangan bulat, dan label akhir adal…
Results: Evaluasi melaporkan rata-rata atas **delapan benchmark pemahaman dan penalaran video**. | Tahap | Data pelatihan | Skor rata-rata | |---|---|---| | Base | — | 55,4 | | Tahap 1 | Dataset video standar…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

Evaluating Accuracy and Probabilistic Reliability of Zero-Shot Time Series Foundation Models

Panagiotis Michael; Moysis Symeonides; Demetris Trihinas

Summary: This paper benchmarks six Time Series Foundation Models (TSFMs) against statistical baselines and a supervised deep learning model, uncovering a trade-off between predictive accuracy and probabilistic reliability. xLSTM architectures show …
Method: Studi ini mengevaluasi enam TSFM yang mewakili beragam keluarga arsitektur, termasuk xLSTM dan transformer berbasis patch. Dataset mencakup tiga domain: konsumsi energi, aliran la…
Results: Di semua dataset, TSFM mengungguli baseline statistik dan model DL terawasi dalam hal akurasi titik. Namun, keandalan probabilistik berbeda menurut arsitektur. Model xLSTM menunjukkan kalibrasi yang …

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

A Leakage-Aware Multimodal Evaluation Framework for Early Intraoperative Acute Kidney Injury Prediction

Quang Minh Nguyen; Duc Minh Le; Ho Nhat Minh Nguyen; Thuy Quynh Nguyen; Trong Nghia Nguyen

Summary: This retrospective cohort study introduces SynerT, a waveform-only hybrid temporal backbone, and two multimodal variants evaluated under a strict leakage-aware framework on VitalDB. SynerT-Stack, a leakage-safe stacked ensemble, achieved t…
Method: Tulang punggung SynerT menggabungkan jaringan konvolusional temporal terdilatasi kausal (TCN) dengan hierarki lapisan berulang terdilatasi untuk mengodekan lintasan fisiologis int…
Results: Di antara 2.413 kasus yang dapat digunakan gelombangnya (180 positif AKI; prevalensi 7,46%), SynerT jauh di bawah baseline data terstruktur yang kuat, menunjukkan bahwa pemodelan temporal hanya-gelom…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

The Tasteful Agent: Measuring and Improving Taste in Long-Horizon Tasks

Wenbo Pan; Zhichao Liu; Shujie Liu; Jingying Zeng; Chin-Yew Lin; Xianfeng Tang; Yan Lu; Qi He; Xiaohua Jia

Summary: This paper introduces the concept of "taste" for LLM agents—the ability to make good long-horizon decisions—and presents Taste-Bench, a benchmark of automatically mined decision forks from agent trajectories. Frontier models answer only 59…
Method: Penulis membangun Taste-Bench dengan menambang persimpangan keputusan dari lintasan yang dihasilkan oleh agen pada tugas rekayasa dan penelitian. Dua sumber persimpangan digunakan…
Results: Penulis mengevaluasi model terdepan pada Taste-Bench dan melaporkan bahwa model terbaik hanya menjawab **59,7%** pertanyaan dengan benar. Ini menunjukkan bahwa bahkan LLM tercanggih kesulitan dengan …

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

When Are Aggregate Agent Traces Diagnosable? Traffic-Governed Interpretation and Calibrated Abstention

Peiying Zhu; Sidi Chang

Summary: Runtime traces from closed-loop policies are only interpretable when the affected states are actually visited. This work introduces a two-stage admission gate—reference-map support followed by matched runtime support—that calibrates false …
Method: Kerangka kerja ini menggunakan dua gerbang berurutan. **Gerbang peta referensi** mensyaratkan dukungan kebijakan bersih yang berulang untuk unit komponen rezim. **Gerbang runtime …
Results: Dalam evaluasi heldout satu kali yang dibekukan, 55/72 (76,4%) unit komponen rezim diterima referensi, mewakili 20 komponen fisik. Dari jumlah tersebut, 54/55 lolos penerimaan runtime yang cocok, sed…

Open document Full editorial