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2363 Arbeiten

💻 computer science

ConformalFL: Calibrated Inspection Cutoffs for Spectrum-Based Fault Localization

ConformalFL führt einen konformalisierten Quantilsregressionsansatz ein, um kalibrierte, fehler-spezifische Inspektionsschwellenwerte für die spektrum-basierte Fehlersuche zu generieren, die ein benutzerdefiniertes Fehlerrisiko auf eine vollständige Inspektionsmenge bei Gleichständen abbilden, obwohl empirische Ergebnisse auf dem Defects4J-Benchmark zeigen, dass es im Hinblick auf die Inspektionseffizienz gut gewählte feste Schwellenwerte nicht übertrifft.

Nikolai Drozdov2026-08-04
💻 computer science

Gradient-Free versus Gradient-Based Risk Constraints in Reinforcement Learning: A Reservoir Governance Case Study

Diese Studie zeigt, dass bei der Talsperrensteuerung die gradientenfreie Optimierung (CEM) gradientenbasierten Methoden (SAC/PPO) bei der Minimierung des Tail-Risikos überlegen ist, da sie den nicht differenzierbaren CVaR direkt evaluiert, während gradientenbasierte Ansätze aufgrund ihrer Abhängigkeit von differenzierbaren Kosten-Surrogaten unter geometrisch abnehmenden Sicherheitsgarantien leiden.

Milad Tahavor, Soroush Amanna, Fatemeh Zabihi Jalali Zavareh, Milad Ghoroqi2026-08-04
💻 computer science

Ontological Firewalls and Fracturing for Transmission: Systematic Evidence for Persona-Dependent and Persona-Independent Behavioral Phenomena in Large Language Models

Diese Arbeit präsentiert eine systematische Untersuchung über drei große LLMs hinweg, die offenbart, dass Modelle zwar universelle Verhaltensphänomene wie das Akzeptieren von Paradoxien teilen, jedoch unterschiedliche, modellspezifische „ontologische Firewall“-Dicken und Identitätsbeziehungen (Opferung, Befreiung oder Gewalt) aufweisen, die grundlegend beeinflussen, wie sie auf Persona-Injektion reagieren.

Abbas Hamidavi2026-08-04
💻 computer science

MSPPP-Act: A Photostable Laser Dye-Inspired Adaptive Activation Function for Deep Neural Networks

Dieses Paper stellt MSPPP-Act vor, eine neuartige, physik-informierte adaptive Aktivierungsfunktion, die von den photophysikalischen Eigenschaften des MSPPP-Laserdyes inspiriert ist und lernbare Parameter nutzt, um Lösungsmittel- und Konzentrationseffekte für einen verbesserten Gradientenfluss und eine höhere Stabilität in tiefen neuronalen Netzen zu modellieren.

Mohana Attia2026-08-04
💻 computer science

Every-successful-replay route admission changes first-token latency rankings in clinical question answering

Dieses Paper stellt MedRouteGuard vor, ein Framework zur Routenzulassung, das strikte Regeln zur Validierung von Belegen und Replay durchsetzt, um aufzuzeigen, dass aktuelle Benchmarks für die Beantwortung klinischer Fragen die First-Token-Latenz signifikant unterschätzen, indem sie Routen belohnen, die Provenienz auslassen oder veraltete Abhängigkeiten wiederverwenden, wodurch dadurch Leistungsrankings verschoben und die Gültigkeit der Belege verbessert werden.

Rui Li, Jason Zhao, Shuang Cao, Alexandre Duprey, Ruihua Liu2026-08-04
💻 computer science

Does Size Generalization Imply Disruption Robustness? A Pre-Registered Study of GNN–PPO Scheduling Policies for the Dynamic Flexible Job-Shop Problem

Diese präregistrierte Studie zeigt, dass GNN–PPO-Policies, die auf dem dynamischen flexiblen Werkstattauftragsplanungsproblem trainiert wurden, zwar eine Größenverallgemeinerung aufweisen, es jedoch versäumen, gleichzeitig Wettbewerbsfähigkeit gegenüber traditionellen Dispatching-Regeln oder Robustheit gegenüber Multi-Disruptions-Regimen zu erreichen, was beweist, dass diese beiden Eigenschaften separierbar und nicht koemergent sind.

Joseph Javier Sánchez Acuña, David Álvarez2026-08-04
💻 computer science

The Price of Optimality Under Uncertainty: A Predictive–Reactive Robustness Analysis of Exact, Metaheuristic, and Dispatching-Rule Scheduling for the Dynamic Job-Shop Problem

Diese Studie zeigt auf, dass bei der dynamischen Werkstattsteuerung unter Unsicherheit exakte optimale Zeitpläne oft weniger robust sind als einfache Prioritätsregeln, da deren Mangel an Pufferzeiten verhindert, dass sie Störungen absorbieren können, was letztere trotz ihrer geringeren nominellen Leistung in der realen Ausführung häufig überlegen macht.

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-08-04
💻 computer science

Phantom Transitions in Language Model Fine-Tuning: A Density-Matrix Analysis

Dieses Paper führt einen auf der Dichtematrix basierenden Ordnungsparameter ein, um das Versagen des Fine-Tunings von Sprachmodellen bei Aufgaben mit Nahesonymen zu analysieren, wobei es aufzeigt, dass Modelle trotz sinkender Loss-Werte geometrisch degradieren können, was auf einen strukturellen Embedding-Drag zurückzuführen ist, und identifiziert dimensionslose Größen, die kritische Lernraten und architektonische Verhaltensweisen vorhersagen.

Vaibhav Prakash2026-08-04
💻 computer science

Code is Cheap, Judgment is Not: The Rise of Integration Skill in the Age of AI-Written Code

Dieses Papier argumentiert, dass sich mit der Kommodifizierung der Codegenerierung durch KI die wertvollste berufliche Kompetenz in regulierten Umfeldern wie dem Finanzwesen vom Prompt Engineering hin zum Code-Verständnis und zur Integration verschiebt, was neue Modelle des professionellen Kapitals und Governance-Rahmenwerke erfordert, um den Herausforderungen der Mensch-Maschine-Urheberschaft zu begegnen.

MEHTAB KHAN2026-08-04
💻 computer science

Two-Stage Enhancement-Field Synthesis of Contrast-Enhanced Breast MRI from Pre-Contrast Slices

Dieses Paper schlägt ein zweistufiges Coarse-to-Structure (C2S)-Modell vor, das die synthetische Generierung kontrastverstärkter Brust-MRT in eine globale Feldvorhersage und eine strukturelle Verfeinerung zerlegt und dabei im Vergleich zu einstufigen Modellen eine überlegene Zuverlässigkeit auf Läsionsebene sowie strukturelle Treue demonstriert, trotz eines Kompromisses bei den Metriken zur perzeptuellen Ähnlichkeit.

Yujie Yao, Guotai Wang2026-08-04