Reliability by design: quantifying and eliminating fabrication risk in LLMs. From generative to consultative AI: a comparative analysis in the legal domain and lessons for high-stakes knowledge bases
Fuente:
arXiv
Guardado en:
| Autor principal: | Dantart, Alex |
|---|---|
| Formato: | Preprint |
| Publicado: |
2026
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
Ejemplares similares
Gobernanza y trazabilidad "a prueba de AI Act" para casos de uso legales: un marco técnico-jurídico, métricas forenses y evidencias auditables
por: Dantart, Alex
Publicado: (2025)
por: Dantart, Alex
Publicado: (2025)
An energy-based comparative analysis of common approaches to text classification in the Legal domain
por: Gultekin, Sinan, et al.
Publicado: (2023)
por: Gultekin, Sinan, et al.
Publicado: (2023)
Looking Forward: Challenges and Opportunities in Agentic AI Reliability
por: Xing, Liudong, et al.
Publicado: (2025)
por: Xing, Liudong, et al.
Publicado: (2025)
Inteligencia Artificial jurídica y el desafío de la veracidad: análisis de alucinaciones, optimización de RAG y principios para una integración responsable
por: Dantart, Alex
Publicado: (2025)
por: Dantart, Alex
Publicado: (2025)
Revolutionizing System Reliability: The Role of AI in Predictive Maintenance Strategies
por: Bidollahkhani, Michael, et al.
Publicado: (2024)
por: Bidollahkhani, Michael, et al.
Publicado: (2024)
Más contexto no es mejor. Paradoja de la dilución vectorial en RAG corporativos
por: Dantart, Alex
Publicado: (2025)
por: Dantart, Alex
Publicado: (2025)
MoEITS: A Green AI approach for simplifying MoE-LLMs
por: Balderas, Luis, et al.
Publicado: (2026)
por: Balderas, Luis, et al.
Publicado: (2026)
LogiPlan: A Structured Benchmark for Logical Planning and Relational Reasoning in LLMs
por: Cai, Yanan, et al.
Publicado: (2025)
por: Cai, Yanan, et al.
Publicado: (2025)
PixLift: Accelerating Web Browsing via AI Upscaling
por: Atinafu, Yonas, et al.
Publicado: (2025)
por: Atinafu, Yonas, et al.
Publicado: (2025)
XTC, A Research Platform for Optimizing AI Workload Operators
por: Hugo, Pompougnac, et al.
Publicado: (2025)
por: Hugo, Pompougnac, et al.
Publicado: (2025)
Understanding and Benchmarking Artificial Intelligence: OpenAI's o3 Is Not AGI
por: Pfister, Rolf, et al.
Publicado: (2025)
por: Pfister, Rolf, et al.
Publicado: (2025)
Learning, Potential, and Retention: An Approach for Evaluating Adaptive AI-Enabled Medical Devices
por: Burgon, Alexis, et al.
Publicado: (2026)
por: Burgon, Alexis, et al.
Publicado: (2026)
Personalized Model-Based Design of Human Centric AI enabled CPS for Long term usage
por: Ngabonziza, Bernard, et al.
Publicado: (2026)
por: Ngabonziza, Bernard, et al.
Publicado: (2026)
Improving LLM Performance Through Black-Box Online Tuning: A Case for Adding System Specs to Factsheets for Trusted AI
por: Atinafu, Yonas, et al.
Publicado: (2026)
por: Atinafu, Yonas, et al.
Publicado: (2026)
EXAQ: Exponent Aware Quantization For LLMs Acceleration
por: Shkolnik, Moran, et al.
Publicado: (2024)
por: Shkolnik, Moran, et al.
Publicado: (2024)
Prompting for Performance: Exploring LLMs for Configuring Software
por: Spieker, Helge, et al.
Publicado: (2025)
por: Spieker, Helge, et al.
Publicado: (2025)
LLMs for Analog Circuit Design Continuum (ACDC)
por: Esfandiari, Yasaman, et al.
Publicado: (2025)
por: Esfandiari, Yasaman, et al.
Publicado: (2025)
ShadowNPU: System and Algorithm Co-design for NPU-Centric On-Device LLM Inference
por: Yin, Wangsong, et al.
Publicado: (2025)
por: Yin, Wangsong, et al.
Publicado: (2025)
Energy-Aware LLMs: A step towards sustainable AI for downstream applications
por: Tran, Nguyen Phuc, et al.
Publicado: (2025)
por: Tran, Nguyen Phuc, et al.
Publicado: (2025)
Ensuring Reliability of Curated EHR-Derived Data: The Validation of Accuracy for LLM/ML-Extracted Information and Data (VALID) Framework
por: Estevez, Melissa, et al.
Publicado: (2025)
por: Estevez, Melissa, et al.
Publicado: (2025)
PATCH: Learnable Tile-level Hybrid Sparsity for LLMs
por: Hourri, Younes, et al.
Publicado: (2025)
por: Hourri, Younes, et al.
Publicado: (2025)
KernelBench: Can LLMs Write Efficient GPU Kernels?
por: Ouyang, Anne, et al.
Publicado: (2025)
por: Ouyang, Anne, et al.
Publicado: (2025)
Ghosted Layers: Unconstrained Activation Alignment for Recovering Layer-Pruned LLMs
por: Yun, Vincent-Daniel, et al.
Publicado: (2026)
por: Yun, Vincent-Daniel, et al.
Publicado: (2026)
On the Sustainability of AI Inferences in the Edge
por: Sobhani, Ghazal, et al.
Publicado: (2025)
por: Sobhani, Ghazal, et al.
Publicado: (2025)
OPTIMA: Optimal One-shot Pruning for LLMs via Quadratic Programming Reconstruction
por: Mozaffari, Mohammad, et al.
Publicado: (2025)
por: Mozaffari, Mohammad, et al.
Publicado: (2025)
This Is Taking Too Long -- Investigating Time as a Proxy for Energy Consumption of LLMs
por: Krupp, Lars, et al.
Publicado: (2026)
por: Krupp, Lars, et al.
Publicado: (2026)
Multi-domain performance analysis with scores tailored to user preferences
por: Piérard, Sébastien, et al.
Publicado: (2025)
por: Piérard, Sébastien, et al.
Publicado: (2025)
Photonic Fabric Platform for AI Accelerators
por: Ding, Jing, et al.
Publicado: (2025)
por: Ding, Jing, et al.
Publicado: (2025)
Topo-RAG: Topology-aware retrieval for hybrid text-table documents
por: Dantart, Alex, et al.
Publicado: (2026)
por: Dantart, Alex, et al.
Publicado: (2026)
Can We Make Code Green? Understanding Trade-Offs in LLMs vs. Human Code Optimizations
por: Rani, Pooja, et al.
Publicado: (2025)
por: Rani, Pooja, et al.
Publicado: (2025)
Information Retrieval in the Age of Generative AI: The RGB Model
por: Garetto, Michele, et al.
Publicado: (2025)
por: Garetto, Michele, et al.
Publicado: (2025)
The Race to Efficiency: A New Perspective on AI Scaling Laws
por: Lu, Chien-Ping
Publicado: (2025)
por: Lu, Chien-Ping
Publicado: (2025)
Pushing the Envelope of LLM Inference on AI-PC and Intel GPUs
por: Georganas, Evangelos, et al.
Publicado: (2025)
por: Georganas, Evangelos, et al.
Publicado: (2025)
AutoLALA: Automatic Loop Algebraic Locality Analysis for AI and HPC Kernels
por: Zhu, Yifan, et al.
Publicado: (2026)
por: Zhu, Yifan, et al.
Publicado: (2026)
Energy per Successful Goal: Goal-Level Energy Accounting for Agentic AI Systems
por: Panigrahy, Deepak, et al.
Publicado: (2026)
por: Panigrahy, Deepak, et al.
Publicado: (2026)
Knowledge Grafting: A Mechanism for Optimizing AI Model Deployment in Resource-Constrained Environments
por: Almurshed, Osama, et al.
Publicado: (2025)
por: Almurshed, Osama, et al.
Publicado: (2025)
Leveraging Speculative Sampling and KV-Cache Optimizations Together for Generative AI using OpenVINO
por: Barad, Haim, et al.
Publicado: (2023)
por: Barad, Haim, et al.
Publicado: (2023)
Impact of Data-Oriented and Object-Oriented Design on Performance and Cache Utilization with Artificial Intelligence Algorithms in Multi-Threaded CPUs
por: Arantes, Gabriel M., et al.
Publicado: (2025)
por: Arantes, Gabriel M., et al.
Publicado: (2025)
PerfDojo: Automated ML Library Generation for Heterogeneous Architectures
por: Ivanov, Andrei, et al.
Publicado: (2025)
por: Ivanov, Andrei, et al.
Publicado: (2025)
Edge Deployment of Small Language Models, a comprehensive comparison of CPU, GPU and NPU backends
por: Prieto, Pablo, et al.
Publicado: (2025)
por: Prieto, Pablo, et al.
Publicado: (2025)
Ejemplares similares
-
Gobernanza y trazabilidad "a prueba de AI Act" para casos de uso legales: un marco técnico-jurídico, métricas forenses y evidencias auditables
por: Dantart, Alex
Publicado: (2025) -
An energy-based comparative analysis of common approaches to text classification in the Legal domain
por: Gultekin, Sinan, et al.
Publicado: (2023) -
Looking Forward: Challenges and Opportunities in Agentic AI Reliability
por: Xing, Liudong, et al.
Publicado: (2025) -
Inteligencia Artificial jurídica y el desafío de la veracidad: análisis de alucinaciones, optimización de RAG y principios para una integración responsable
por: Dantart, Alex
Publicado: (2025) -
Revolutionizing System Reliability: The Role of AI in Predictive Maintenance Strategies
por: Bidollahkhani, Michael, et al.
Publicado: (2024)