Résumé IA · DOI: 10.5281/zenodo.23269322 · Decision Sciences

From Entity Resolution Anomalies to Reconstruction Failure Modes: A Taxonomic Note Following Minimum Viable Digital Identity Optimization (DIO)

Daniel Beránek
Article original Publié le 09 Oct. 2026 Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) preprint Licence : CC BY Aussi en : en

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    The emergence of AI-driven search and answer engines has fundamentally disrupted the logic of digital visibility. Traditional Search Engine Optimization (SEO), built on keyword-document matching, and AI Optimization (AIO), focused on answer-engine citation, provide increasingly insufficient responses to a landscape in which artificial intelligence recommends entities rather than ranks pages. This paper theorizes Digital Identity Optimization (DIO) as a third-generation framework for digital visibility. Building on Beránek’s (2026) foundational manifest, it defines DIO as the systematic optimization of an entity’s digital identity—its distributed digital representation across human and machin…

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    Large language model agents demonstrate expert-level reasoning, yet consistently fail on enterprise-specific tasks due to missing domain knowledge -- terminology, operational procedures, system interdependencies, and institutional decisions that exist largely as tribal knowledge. Current approaches fall into two categories: top-down knowledge engineering, which documents domain knowledge before agents use it, and bottom-up automation, where agents learn from task experience. Both have fundamental limitations: top-down efforts produce bloated, untested knowledge bases; bottom-up approaches cannot acquire knowledge that exists only in human heads. We present Demand-Driven Context (DDC), a prob…

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    The Role of Entropy and Reconstruction in Multi-View Self-Supervised Learning
    Borja Rodríguez-Gálvez, Arno Blaas, Pau Rodríguez et al. · 2023 · Machine Learning · Résumé IA disponible
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    Recognizing failures during task execution and implementing recovery procedures is challenging in robotics. Traditional approaches rely on the availability of extensive data or a tight set of constraints, while more recent approaches leverage large language models (LLMs) to verify task steps and replan accordingly. However, these methods often operate offline, necessitating scene resets and incurring in high costs. This paper introduces Recover, a neuro-symbolic framework for online failure identification and recovery. By integrating ontologies, logical rules, and LLM-based planners, Recover exploits symbolic information to enhance the ability of LLMs to generate recovery plans and also to d…

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    Much of the excitement in modern AI is driven by the observation that scaling up existing systems leads to better performance. But does better performance necessarily imply better internal representations? While the representational optimist assumes it must, this position paper challenges that view. We compare neural networks evolved through an open-ended search process to networks trained via conventional stochastic gradient descent (SGD) on the simple task of generating a single image. This minimal setup offers a unique advantage: each hidden neuron's full functional behavior can be easily visualized as an image, thus revealing how the network's output behavior is internally constructed ne…

  7. Apparenté
    Digital Twin sensors in cultural heritage applications
    Franco Niccolucci, Achille Felicetti · 2024 · Sensors 2024, 24, 3978 · Pas encore résumé
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    AI-powered Fraud Detection in Decentralized Finance: A Project Life Cycle Perspective
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