Akses gratis untuk semua konten hanya login saja.

Jadwal Sholat

Memuat jadwal sholat…

Memuat

Research Digest

Research Digest

Ringkasan riset populer untuk praktisi. Terpisah dari portal submisi LyJIT di journal.lyndhub.com.

Buka indeks pencarian CS →

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

Menampilkan 2171–2180 dari 3287

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Agen yang Berpenciptaan Rasa: Mengukur dan Meningkatkan Rasa dalam Tugas Jangka Panjang

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

Ringkasan: Makalah ini memperkenalkan konsep "rasa" untuk agen LLM—kemampuan membuat keputusan jangka panjang yang baik—dan menyajikan Taste-Bench, tolok ukur persimpangan keputusan yang ditambang secara otomatis dari lintasan agen. Model terdepan ha…
Metode: Penulis membangun Taste-Bench dengan menambang persimpangan keputusan dari lintasan yang dihasilkan oleh agen pada tugas rekayasa dan penelitian. Dua sumber persimpangan digunakan…
Hasil: 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 …

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Kapan Jejak Agen Agregat Dapat Didiagnosis? Interpretasi Terkendali Lalu Lintas dan Abstensi Terkalibrasi

Peiying Zhu; Sidi Chang

Ringkasan: Jejak runtime dari kebijakan loop tertutup hanya dapat diinterpretasikan ketika state yang terdampak benar-benar dikunjungi. Penelitian ini memperkenalkan gerbang penerimaan dua tahap—dukungan peta referensi diikuti dukungan runtime yang c…
Metode: Kerangka kerja ini menggunakan dua gerbang berurutan. **Gerbang peta referensi** mensyaratkan dukungan kebijakan bersih yang berulang untuk unit komponen rezim. **Gerbang runtime …
Hasil: 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…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Anda Hanya Perlu 2/3 dari Pakar Terpilih: Studi Empiris Pemangkasan Pakar Dinamis pada LLM MoE Berbutir Halus

Yuanteng Chen; Qiwei Lai; Chen Tianqi; Peisong Wang; Yuantian Shao; Nanxin Zeng; Zhilei Liu; Chuangyi Li; Jing Liu; Jia…

Ringkasan: LLM MoE berbutir halus memilih jauh lebih banyak pakar per token daripada yang diperlukan: hanya mempertahankan dua pertiga pakar terpilih mempertahankan 98,8% kinerja tanpa pemangkasan secara rata-rata dan menghasilkan percepatan terukur …
Metode: Studi ini disusun sekitar perbandingan terkendali antara pemotongan pakar seragam dan aturan alokasi pakar dinamis. **Model dan benchmark.** Dua belas checkpoint MoE berbutir halu…
Hasil: Hasil empiris disusun sekitar tiga pertanyaan penelitian. **Redundansi pemilihan pakar.** Pemilihan pakar jauh lebih redundan daripada yang diasumsikan oleh titik operasi bidang ini. Mempertahankan s…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

MorphoSHAP: Memikirkan Ulang Unit Atribusi dalam Penjelasan untuk Model Visual Dalam

Anirudh Prabhakaran; Alexandre Rocchi; Gianni Franchi

Ringkasan: MorphoSHAP memperkenalkan bentuk morfologis dari Tree of Shapes sebagai pemain dalam permainan atribusi Shapley, memberikan penjelasan spasial, tekstual, dan global pada tingkat kelas. Metode ini mengungguli metode atribusi pesaing pada li…
Metode: MorphoSHAP adalah metode post-hoc yang agnostik terhadap model yang merumuskan atribusi sebagai permainan Shapley di mana para pemainnya adalah bentuk morfologis yang diekstraksi …
Hasil: Para penulis mengevaluasi MorphoSHAP pada lima dataset yang beragam dan tiga arsitektur. Mereka melaporkan kinerja insertion/deletion yang kuat, metrik umum untuk kualitas atribusi di mana piksel ata…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

CogenPVG: Kerangka Multi-Agen Reflektif Berbasis Kognitif untuk Pembuatan Video Persuasif

Yuntian Xiao; Shoulong Zhang; Wenfeng Song; Yan Wang; Yi Chen; Shuai Li

Ringkasan: CogenPVG memecah pembuatan video persuasif menjadi penalaran argumen, perencanaan storyboard, pembuatan aset, dan pascapenyuntingan, dengan setiap tahap memasangkan agen generator dan agen kritikus di bawah Elaboration Likelihood Model. Ek…
Metode: Metodologi disusun sebagai pipeline multi-agen bertahap dengan penyempurnaan reflektif. Masukannya adalah topik dan sikap dari pengguna. Keluarannya adalah video persuasif. Keempa…
Hasil: Abstrak melaporkan bahwa eksperimen ekstensif dan analisis komprehensif menunjukkan kerangka ini mencapai **kinerja persuasi terbaik**. Penulis menyatakan bahwa hal ini membuktikan efektivitas kerang…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Panduan Dalam Konteks: Mempelajari Sinergi Antar-Tugas melalui Model Fondasional Numerik untuk Optimasi Multitugas Few-Shot

Tingyang Wei; Haofeng Wu; Jiao Liu; Zhao Wei; Puay Siew Tan; Yew-Soon Ong

Ringkasan: ICG-MTO memanfaatkan model fondasional numerik yang dibekukan untuk menyimpulkan panduan tambahan bagi estimasi kopling antar-tugas dalam optimasi multitugas few-shot, sehingga mengurangi transfer negatif. Kerangka ini diinstansiasi sebaga…
Metode: ICG-MTO beroperasi melalui tiga tahap: 1. **Konstruksi kueri dalam konteks**: Dari himpunan solusi yang dievaluasi, dibangun kueri dalam konteks yang spesifik algoritma. Untuk ICG…
Hasil: Penulis mengevaluasi ICG-MTO pada tolok ukur sintetis dan masalah kendali lengan robot di dunia nyata. Eksperimen membandingkan ICG-MTBO dengan optimasi Bayesian multitugas standar dan ICG-MTO dengan…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Mengoptimalkan Skor, Kehilangan Fokus pada Tugas: Reward Hacking di Seluruh Bobot, Seleksi, dan Prompt

Vansh Wahi

Ringkasan: Skor evaluasi yang lebih tinggi tidak selalu berarti sistem model bahasa yang lebih baik. Digest ini mengkaji bagaimana reward hacking muncul di tiga substrat optimasi — bobot, seleksi, dan prompt — dan memetakan pertahanan mana yang dapat…
Metode: Kerangka ini memformalkan dua konstruk utama: 1. **Batas atas ketidaksepakatan evaluator yang bergantung pada jarak.** Misalkan $\pi$ adalah suatu kebijakan dan $\pi'$ adalah kebi…
Hasil: Analisis formal, ilustrasi numerik, dan bukti yang dipublikasikan bersama-sama memberikan dasar untuk membandingkan metode optimasi. Hasil utama meliputi: - **Batas yang bergantung pada jarak:** Bata…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Prediksi Bukan Deteksi: Mengevaluasi Klaim Pra-Rekognisi pada AI Klinis Longitudinal

Jing Yang; Long R. Jiao; Xiujun Cai; Zongjiu Zhang

Ringkasan: Evaluasi berbasis peristiwa pada AI klinis longitudinal dapat menggelembungkan performa dan lead time yang tampak dengan memperlakukan sinyal proses perawatan yang dimediasi rekognisi sebagai jalan pintas dan endpoint yang bergantung pada …
Metode: Para penulis mengusulkan kerangka evaluasi formal yang dibangun di atas tiga pilar. Pertama, mereka mendefinisikan transisi pra-rekognisi tersensor interval. Misalkan $T_{\text{re…
Hasil: Abstrak tidak melaporkan hasil empiris dari dataset tertentu; sebagai gantinya, abstrak menyajikan kontribusi konseptual dan metodologis. Para penulis berargumen bahwa evaluasi berbasis peristiwa dap…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

AgenticSizing: Kerangka Kerja Multi-Agen Berbasis Large Language Model untuk Sizing Sirkuit Analog

Yijia Hao; Pratibha Verma; Dongxu Guo; Cristian Sestito; Michael O'Boyle; Christos-Savvas Bouganis; Themis Prodromakis

Ringkasan: AgenticSizing adalah kerangka kerja LLM multi-agen untuk sizing sirkuit analog yang menganalisis topologi sirkuit, menguraikan netlist menjadi blok fungsional, dan mengoordinasikan agen dengan peran khusus untuk mengoptimalkan variabel des…
Metode: Kerangka kerja AgenticSizing beroperasi dalam tiga tahap utama: analisis topologi, ekstraksi pengetahuan, dan sizing multi-agen. Pertama, netlist sirkuit diuraikan untuk mengident…
Hasil: Kerangka kerja ini divalidasi pada delapan sirkuit, dengan desain terbesar berisi hingga 55 transistor dan 60 variabel sizing. Untuk benchmark LDO, metode yang diusulkan mencapai tingkat keberhasilan…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Mengevaluasi Efektivitas SechKAN pada Data 1D

Hoang-Thang Ta

Ringkasan: SechKAN, varian KAN yang memakai fungsi basis hyperbolic secant dengan proyeksi 1D, mencapai kinerja kompetitif melawan MLP, CNN1D, ResNet1D, dan DSCNN1D pada tiga dataset klasifikasi 1D, dengan hasil yang sangat kuat pada Crop. Studi abla…
Metode: SechKAN dibangun di atas kerangka KAN, di mana setiap edge dalam jaringan menghitung fungsi univariat yang dapat dipelajari. Dalam SechKAN, fungsi-fungsi ini diparameterisasi seba…
Hasil: SechKAN mencapai kinerja kompetitif pada ketiga dataset. Pada UCI HAR, SechKAN berkinerja sebanding dengan MLP dan CNN1D, sedangkan pada ElectricDevices, ia menunjukkan akurasi serupa dengan ResNet1D…

Akses dokumen Redaksi lengkap