Research Digest — LyndHub

Akses gratis untuk semua konten hanya login saja.

Jadwal Sholat

Memuat jadwal sholat…

Memuat

Research Digest

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

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

Menampilkan 2211–2220 dari 3287

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

SiriusDeliver: Mengotomatiskan Pengiriman Data Warehouse di Tencent

Haining Xie; Xiaokai Zhou; Jiaming Yang; Siqi Shen; Ziwei Wang; Yifeng Zheng; Tengyue Xu; Yipeng Shi; Zefang Zong; Yang…

Ringkasan: SiriusDeliver adalah agen otomatisasi pengiriman end-to-end untuk pengajuan tugas data warehouse produksi di Tencent Cloud WeData. Dalam penerapan dua bulan di 6 tim bisnis dan 4 jenis tugas warehouse, sistem ini mencapai tingkat keberhasi…
Metode: SiriusDeliver memadukan tiga komponen inti: **agen pengiriman hierarkis**, **modul kendali siklus hidup artefak**, dan **mekanisme evolusi keterampilan yang digerakkan jejak**. 1.…
Hasil: Para penulis mengevaluasi SiriusDeliver melalui eksperimen offline dan penerapan produksi berskala besar di Tencent Cloud WeData. **Eksperimen offline**: Pada kasus pengiriman warehouse dunia nyata, …

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

AkasicDB: Mendemonstrasikan Omni RAG dengan DBMS Vector-Graph-Relational Terpadu

Geonho Lee; Jeongho Park; Donghyoung Han; Min-Soo Kim

Ringkasan: AkasicDB adalah sistem basis data yang secara native mendukung Omni RAG dengan menjalankan pencarian kemiripan vektor, penelusuran graf, dan penyaringan relasional secara bersama dalam satu kerangka eksekusi. Sistem ini memperluas peneliti…
Metode: AkasicDB memperluas sistem Chimera dengan memasukkan dukungan vektor native ke dalam kerangka eksekusi terpadu. Metodologi intinya melibatkan eksekusi bersama tiga jenis operasi: …
Hasil: Demonstrasi menunjukkan bahwa AkasicDB mencapai perolehan dan penalaran yang lebih unggul dibandingkan pendekatan vektor saja. Pengguna dapat langsung merasakan manfaat Omni RAG melalui kueri interak…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

SafeQL: Penyempurnaan Berbasis Pencarian untuk Text-to-SQL Berbasis LLM yang Aman dan Efisien

Geonho Lee; Min-Soo Kim

Ringkasan: SafeQL memperkenalkan paradigma penyempurnaan berbasis pencarian di mana DBMS secara aktif memandu perbaikan inkremental komponen SQL yang salah, meningkatkan akurasi eksekusi dan efisiensi dibandingkan metode berbasis regenerasi pada benc…
Metode: SafeQL beroperasi dengan menafsirkan umpan balik DBMS untuk memperbaiki hanya komponen kueri yang salah secara inkremental, bukan meregenerasi seluruh kueri setelah kegagalan ekse…
Hasil: Eksperimen pada benchmark Bird dan Spider menunjukkan bahwa SafeQL secara signifikan meningkatkan akurasi eksekusi dan efisiensi dibandingkan metode berbasis regenerasi. Makalah ini melaporkan bahwa …

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

"Apakah Data Ini Akan Merusak Tugas Saya?" - Sintesis Interaktif Unit Test Data yang Sadar Tugas

Hao Chen; Arnab Phani; Sebastian Schelter

Ringkasan: PrismaDV menyintesis unit test data yang sadar tugas dengan menganalisis data tabular dan kode tugas hilir secara bersama menggunakan langkah-langkah berbasis LLM, menghubungkan batasan data ke kode sumber melalui graf asumsi data-kode. Si…
Metode: PrismaDV adalah sistem AI gabungan yang menyintesis unit test data yang sadar tugas untuk data tabular dengan menganalisis data dan kode tugas hilir secara bersama. Sistem ini men…
Hasil: PrismaDV didemonstrasikan melalui antarmuka web interaktif tempat peserta menjalankan sistem pada lima dataset dunia nyata dengan 60 tugas hilir. Antarmuka ini memungkinkan peserta menyintesis, memer…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Penemuan Petri Net Bottom-Up Terpandu Monotonisitas: Kerangka Kerja SPECpp

Leah Tacke genannt Unterberg; Lisa L. Mannel; Wil M. P. van der Aalst

Ringkasan: SPECpp memperkenalkan kerangka kerja penemuan Petri net bottom-up yang memakai monotonisitas untuk mencirikan place kandidat secara efisien, sehingga konstruksi kompleks dapat muncul secara organik alih-alih bergantung pada pola top-down y…
Metode: Kerangka kerja SPECpp mengadopsi strategi penemuan bottom-up. Alih-alih memecah event log secara rekursif menggunakan konstruksi process tree yang telah ditentukan, kerangka ini t…
Hasil: Para penulis mengevaluasi SPECpp menggunakan data peristiwa sintetis maupun nyata. Data sintetis memungkinkan eksperimen terkendali untuk menilai dampak berbagai strategi terhadap kualitas model dan …

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Dengan Thermomix Anda Kehilangan Kemampuan Memasak: Analogi Mesin Dapur untuk Penerapan AI Generatif dalam Pendidikan

Nikol Rummel; Valentina Nachtigall; Ernesto Panadero

Ringkasan: Makalah ini menggunakan Thermomix, peralatan dapur pintar, sebagai analogi untuk mengkaji bagaimana alat AI generatif seperti ChatGPT dapat mendukung atau melemahkan pembelajaran yang bermakna. Dengan memetakan kasus penggunaan peralatan t…
Metode: Studi ini memakai pendekatan konseptual berbasis analogi, bukan pengumpulan data empiris. Penulis secara sistematis memetakan fungsionalitas dan pola penggunaan Thermomix ke pener…
Hasil: Pemetaan mengungkap spektrum kasus penggunaan AI generatif dalam pendidikan, masing-masing dengan implikasi berbeda bagi pembelajaran. Penulis menyajikan beberapa skenario ilustratif: 1. **Passive Us…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Orang Asing bagi Dirinya Sendiri: Apa yang Model Bahasa Katakan tentang Dirinya Bersifat Generik

Phil Blandfort; Urja Pawar

Ringkasan: Model bahasa memprediksi perilakunya sendiri tidak lebih baik daripada memprediksi agen AI generik, dan pembingkaian orang pertama memunculkan bias yang menyanjung. Temuan ini menantang asumsi tentang pengetahuan diri pada AI dan berimplik…
Metode: Penulis melakukan sembilan evaluasi perilaku, masing-masing dirancang untuk memunculkan perilaku tertentu (misalnya, kerentanan terhadap tekanan, penyalahgunaan alat, berbohong di…
Hasil: Hasilnya mengungkap empat temuan kunci: 1. **Laporan diri yang lemah**: Laporan diri langsung lemah ($r = +0.04$). Bahkan ketika model diperlihatkan item persis, prediksi hanya naik menjadi $+0.24$. …

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026Materials Genome Engineering Advances

PVmatAgent: Agen Large Language Model (LLM) untuk Desain dan Analisis Material Fotovoltaik Perovskite

Hang-Yuan Deng; Yu-Yan Wu; You-Le Wang; Lei Zhang

Ringkasan: PVmatAgent adalah agen otonom berbasis LLM yang mengintegrasikan 11 alat khusus domain untuk melakukan desain dan analisis material fotovoltaik perovskite. Sistem ini mengatasi keterbatasan LLM dalam landasan domain, keandalan, dan komputa…
Metode: PVmatAgent mengintegrasikan 11 alat khusus domain yang diorganisasi ke dalam 9 modul fungsional. Alat-alat tersebut meliputi: - **CHGNet**: Medan gaya machine learning untuk relak…
Hasil: Sistem divalidasi pada empat skenario representatif. Hasil menunjukkan bahwa PVmatAgent secara efektif menjalankan tugas komputasi dan memberikan rekomendasi korektif yang didasarkan pada bukti liter…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Kontagion Siber-Keuangan: Memodelkan Penyebaran Kompromi Vendor AI Melalui Sistem Perbankan

Alex Leytes

Ringkasan: Makalah ini memperkenalkan CFC-Prop, model stokastik epidemi-dan-kliring pada jaringan heterogen empat lapis yang terdiri dari vendor AI, bank, eksposur antarbank, dan akun nasabah, yang menunjukkan bagaimana kompromi pada satu vendor dapa…
Metode: Para penulis membangun jaringan heterogen empat lapis yang menggabungkan vendor AI, lembaga keuangan, eksposur antarbank, dan akun nasabah. Pada jaringan ini, mereka mengusulkan C…
Hasil: Pada dataset sintetis, CFC-Prop mereproduksi distribusi kerugian berekor berat dan ketergantungan tajam pada latensi patch, konsisten dengan bukti siber-keuangan sebelumnya. Model menunjukkan bahwa p…

Akses dokumen Redaksi lengkap

Open AccessOA PDFTerbit 25 Sep 2026

Tentang Takhayul Leksikal Large Language Model untuk Pemahaman Kode: Evaluasi Ulang pada Kode Berkualitas Leksikal Rendah

Xin Shen; San-Zhuo Xi; Yali Du; Ming Li

Ringkasan: Makalah ini memperkenalkan Face/Off, kerangka penggantian nama pengenal yang mempertahankan semantik, dan menunjukkan bahwa LLM secara sistematis lebih menekankan petunjuk leksikal daripada struktur program pada berbagai model dan tugas pe…
Metode: Penulis merancang **Face/Off**, kerangka yang secara sistematis mengganti nama pengenal sambil mempertahankan struktur dan semantik program. Kerangka ini mendefinisikan kondisi pe…
Hasil: Pada model dan tugas utama yang dievaluasi, penekanan leksikal yang berlebihan bersifat merata. Kinerja umumnya menurun ketika informasi pengenal dihapus atau dibuat menyesatkan. Yang lebih mencolok,…

Akses dokumen Redaksi lengkap