Md Ataur Rahman; Dimitris Sacharidis; Oscar Romero; Sergi Nadal
Ringkasan
LOKI memperkenalkan arsitektur cross-attention dua arah horizontal yang mempelajari representasi terkontekstualisasi dari baris tabel dan kalimat, sehingga memungkinkan Text-Mediated Join Path Discovery tanpa supervisi lokal eksplisit. Met…
Metode
LOKI dibangun di atas mekanisme **cross-attention dua arah horizontal** yang secara bersama mengodekan baris tabel dan kalimat. Misalkan $\mathbf{R} \in \mathbb{R}^{n \times d}$ m…
Hasil
Evaluasi komprehensif pada tolok ukur dunia nyata menunjukkan bahwa LOKI secara konsisten mengungguli pendekatan penemuan data multi-modal mutakhir. Hasil kuantitatif utamanya adalah: - **Presisi pas…
Lenz Pracher; Pascal de Jong; Oskar Lieshaus; Alan Jeffares; Steffen Rulands
Ringkasan
Makalah ini menyajikan teori kuantitatif tentang bagaimana transisi dari lazy learning ke rich learning menghasilkan generalisasi tertunda (grokking). Teori ini memprediksi bahwa skala waktu grokking dikendalikan oleh hasil kali learning r…
Metode
Penulis mempertimbangkan jaringan homogen yang dilatih dengan squared loss dan $L_2$ weight decay. Mereka menunjukkan bahwa setelah memorisasi, residual terbatas tetap ada, dengan…
Hasil
Analisis teoretis menghasilkan beberapa prediksi. Pertama, skala waktu grokking dikendalikan oleh hasil kali learning rate ($\eta$) dan weight decay ($\lambda$). Secara spesifik, waktu generalisasi $…
Distilasi sadar kuantisasi (QAD) mempertahankan tanya-jawab bentuk pendek tetapi menurunkan penalaran matematika dan kode pada model di bawah 3 bit. Penulis memperkenalkan distilasi on-policy (OPD), yang melatih siswa terkuantisasi pada ke…
Metode
Kerangka kerja yang diusulkan terdiri dari dua tahap: (1) distilasi sadar kuantisasi (QAD) untuk inisialisasi bit rendah yang stabil, dan (2) distilasi on-policy (OPD) untuk pemul…
Hasil
Penulis melaporkan peningkatan substansial dalam penalaran panjang di berbagai benchmark. Hasil utama dirangkum di bawah ini. | Model | Bit Efektif | Retensi MATH-500 (BF16) | Retensi HumanEval (BF16…
Tinjauan terstruktur ini mengevaluasi metodologi berbasis AI untuk klasifikasi ancaman siber real-time dan deteksi ancaman baru, dengan menyintesiskan lebih dari 50 studi peer-review. Tinjauan ini menyoroti kemampuan deteksi AI yang lebih …
Metode
Tinjauan ini mengikuti pendekatan terstruktur untuk menyintesiskan literatur tentang AI untuk klasifikasi ancaman siber real-time dan deteksi ancaman baru. Pencarian sistematis di…
Hasil
Literatur yang ditinjau mengungkapkan lanskap beragam pendekatan berbasis AI untuk klasifikasi ancaman siber real-time dan deteksi ancaman baru. Teknik machine learning dan deep learning banyak diter…
Talar Sabir Ahmed; Rawa M. Ali; Ari M. Abdullah; H. Yasseen; Ronak Ahmed; A. M. Salih; Dilan S. Hiwa; Shvan H. Mohammed
Ringkasan
Studi ini mengevaluasi akurasi diagnostik ChatGPT-3.5 dan Gemini dibandingkan ahli patologi manusia pada 60 kasus dermatopatologi, dan menemukan bahwa meskipun LLM dapat memberikan diagnosis akurat pada beberapa kasus, kinerja keseluruhann…
Metode
Studi ini menggunakan desain komparatif dengan 60 skenario kasus histopatologi nyata penyakit kulit, separuh neoplastik dan separuh non-neoplastik, yang dipilih dari basis data ru…
Hasil
ChatGPT-3.5 mencapai kesesuaian lengkap pada 29 kasus (48,4%), kesesuaian sebagian pada 14 kasus (23,3%), dan tidak ada kesesuaian pada 17 kasus (28,3%). Gemini menunjukkan kesesuaian lengkap pada 20…
Mikkilineni dan Kelly mengusulkan Mindful Machines, paradigma komputasional yang memperlakukan koherensi sebagai properti arsitektural, bukan sebagai hasil sampingan yang muncul belakangan. Divalidasi pada prediksi gagal bayar kredit, pend…
Metode
Sebuah Mindful Machine dispesifikasikan oleh **Digital Genome** (yang mengodekan tujuan, batasan, dan struktur pengetahuan) dan diorkestrasi oleh **Autopoietic and Meta-Cognitive …
Hasil
Mindful Machine tidak hanya menyamai tugas prediktif pipeline Logistic Regression statis, tetapi juga mencapai tiga kemampuan tambahan: - **Autopoiesis**: layanan yang menyembuhkan diri dan evolusi s…
M. Champendal; B. Lokaj; Valentin Durand de Gevigney; G. Brulé; Jamil Zaghir; P. Boiko; Christian Lovis; H. Müller; J. …
Ringkasan
Tinjauan lingkup ini mensintesis 13 penelitian tentang keberlanjutan lingkungan AI dalam radiologi, mengidentifikasi metrik utama (energi, karbon, air) dan strategi mitigasi seperti arsitektur ringan dan eco-label. Penelitian masih langka …
Metode
Tinjauan ini mengikuti metodologi Joanna Briggs Institute (JBI) untuk tinjauan lingkup. Pencarian sistematis dilakukan di MEDLINE, Embase, CINAHL, dan Web of Science, dengan fokus…
Hasil
13 studi yang disertakan mengungkap empat tema utama: konsumsi energi (n=10), jejak karbon (n=6), sumber daya komputasi (n=9), dan konsumsi air (n=2). Metrik yang dilaporkan meliputi emisi setara CO2…
Sina Gholami; Abdulmoneam Ali; Tania Haghighi; Rashadul H. Badhon; Behafarin Emam; Sally S. Y. Ong; Atalie C. Thompson;…
Ringkasan
OCT-FedSIR memperkenalkan kerangka kerja spektral yang mengidentifikasi dan mengoreksi anotasi yang rusak dalam klasifikasi OCT terfederasi, mencapai akurasi rata-rata 86,73% pada 117 kondisi eksperimen dan memulihkan 77,2% label yang rusa…
Metode
OCT-FedSIR menggabungkan lima komponen utama: (1) estimasi spektral yang seimbang kelas, (2) penyesuaian logit Tahap-I, (3) deskriptor spektral komplementer, (4) pelabelan ulang s…
Hasil
Kerangka kerja ini dievaluasi pada dataset Kermany, University of Illinois Chicago, dan Wake Forest di bawah derau asimetris simetris dan terstruktur serta tiga tingkat heterogenitas non-IID. Pada 11…
TriCalRAG menilai LLM berbobot terbuka on-premise untuk analisis akar masalah di AIOps, menunjukkan RAG meningkatkan F1 sebesar 0,10–0,27 dibandingkan zero-shot dan menstabilkan kalibrasi, sementara batching meningkatkan throughput 41× pad…
Metode
Tolok ukur TriCalRAG dirancang untuk membandingkan strategi prompting dan model secara sistematis dalam kondisi terkendali. Pengaturan eksperimen menggunakan satu GPU NVIDIA RTX P…
Hasil
Hasilnya menunjukkan bahwa RAG tidak hanya meningkatkan F1 rata-rata sebesar 0,10–0,27 dibandingkan prompting zero-shot, tetapi yang lebih penting, secara substansial menstabilkan kalibrasi model. Pr…
CATS menyatukan 140 wilayah cloud dengan jejak intensitas karbon lima menit untuk menyimulasikan penjadwalan sadar karbon, menunjukkan pengurangan CO2 38,4% dari pergeseran spasial dan 16% dari pergeseran temporal dengan pelanggaran SLA ya…
Metode
Para penulis menyusun dataset penyelarasan global yang menyatukan 140 wilayah cloud operasional dan terencana di 8 penyedia utama dengan jejak intensitas karbon lima menit untuk 1…
Hasil
Dalam jejak 24 jam dengan 600.000 tugas pada utilisasi armada 0,37, pergeseran spasial mengurangi CO2 sebesar 38,4% dibandingkan baseline yang mengutamakan kecepatan. Pergeseran temporal menghasilkan…
