cs Arbeiten | Gist.Science

A Miniature Brain Transformer: Thalamic Gating, Hippocampal Lateralization, Amygdaloid Salience, and Prefrontal Working Memory in Attention-Coupled Latent Memory

Die Studie stellt eine neuartige Miniatur-Gehirn-Transformer-Architektur vor, die zeigt, dass funktionelle Hemisphären-Lateralisierung erst durch die synergistische Kombination von präfrontalem Arbeitsgedächtnis und inhibitorischer Kopplung ausgelöst wird, was als entscheidender Symmetrie-Brecher für die Bildung hierarchischer persistenter Speicher dient.

Hong Jeong2026-03-10💻 cs

VINO: Video-driven Invariance for Non-contextual Objects via Structural Prior Guided De-contextualization

Das Paper stellt VINO vor, einen selbstüberwachten Lernansatz, der durch einen strukturellen Prior und asymmetrische Destillation in Video-Daten die Abhängigkeit von Kontext-Clues reduziert und robuste, objekzzentrierte Repräsentationen erlernt, die die Leistung bestehender Baselines bei der unsupervisierten Objekterkennung deutlich übertreffen.

Seul-Ki Yeom, Marcel Simon, Eunbin Lee, Tae-Ho Kim2026-03-10💻 cs

A Hybrid LTR-based System via Social Context Embedding for Recommending Solutions of Software Bugs in Developer Communities

Diese Forschungsarbeit stellt ein hybrides Learning-to-Rank-System vor, das mithilfe von Deep Learning und Social-Context-Embeddings Stack-Overflow-Daten analysiert, um Entwicklern bei der Suche nach Lösungen für Softwarefehler zu helfen und dabei eine Trefferquote von nahezu 78 % für die zehn besten Antworten erreicht.

Fouzi Harrag, Mokdad Khemliche2026-03-10💻 cs

Single Image Super-Resolution via Bivariate `A Trous Wavelet Diffusion

Das Paper stellt BATDiff vor, ein unüberwachtes Diffusionsmodell, das mithilfe einer bivariaten A-Trous-Wavelet-Transformation strukturierte skalenübergreifende Anleitung bietet, um bei der Single-Image-Super-Resolution schärfere und strukturell konsistentere Ergebnisse mit weniger Artefakten zu erzielen.

Heidari Maryam, Anantrasirichai Nantheera, Achim Alin2026-03-10💻 cs

Novel Table Search [Technical Report]

Diese Arbeit definiert das Problem der Suche nach neuen Tabellen (Novel Table Search) in Data Lakes, schlägt einen NP-schweren Optimierungsansatz vor und entwickelt mit ANTs eine effiziente Approximation, die in Experimenten andere Methoden bei der Erfassung syntaktischer Neuheit und der Ausführungszeit übertrifft.

Besat Kassaie, Renée J. Miller2026-03-10💻 cs

HY-WU (Part I): An Extensible Functional Neural Memory Framework and An Instantiation in Text-Guided Image Editing

Das Paper stellt HY-WU (Weight Unleashing) vor, ein erweiterbares, funktional neuronales Speicherframework, das die Anpassung von Basismodellen durch die synoptische Generierung instanzspezifischer Gewichts-Updates auf Basis von Bedingungen ermöglicht, anstatt statische Parameter zu überschreiben, um so kontinuierliches Lernen und Personalisierung ohne Interferenz zu unterstützen.

Tencent HY Team2026-03-10💻 cs

Reinforcement Learning for Vehicle-to-Grid Voltage Regulation: Single-Hub to Multi-Hub Coordination with Battery-Aware Constraints

Diese Arbeit stellt ein Fahrzeug-zu-Netz-Koordinierungsframework vor, das auf dem Soft Actor-Critic-Algorithmus basiert, um durch eine zweiphasige Trainingsstrategie die Spannungsregelung in Ein- und Mehr-Hub-Systemen unter Berücksichtigung von Batteriezustands- und Flottenverfügbarkeitsbeschränkungen zu optimieren.

Jingbo Wang, Roshni Anna Jacob, Harshal D. Kaushik, Jie Zhang2026-03-10💻 cs

FabricGen: Microstructure-Aware Woven Fabric Generation

Das Paper stellt FabricGen vor, ein End-to-End-Framework, das durch die Kombination eines auf textfreien Stoffen feinabgestimmten Diffusionsmodells für Makrostrukturen und eines durch ein spezialisiertes WeavingLLM gesteuerten prozeduralen Modells für Mikrostrukturen realistische, textgesteuerte Webstoffmaterialien mit detaillierten Garnstrukturen generiert.

Yingjie Tang, Di Luo, Zixiong Wang, Xiaoli Ling, jian Yang, Beibei Wang2026-03-10💻 cs

PresentBench: A Fine-Grained Rubric-Based Benchmark for Slide Generation

Die Arbeit stellt PresentBench vor, ein fein abgestimmtes, rubrikbasiertes Benchmark-System zur Evaluierung der automatisierten Erstellung von Präsentationsfolien, das durch detaillierte Checklisten eine genauere Bewertung ermöglicht und zeigt, dass NotebookLM andere Methoden deutlich übertrifft.

Xin-Sheng Chen, Jiayu Zhu, Pei-lin Li, Hanzheng Wang, Shuojin Yang, Meng-Hao Guo2026-03-10💻 cs

LEPA: Learning Geometric Equivariance in Satellite Remote Sensing Data with a Predictive Architecture

Die Arbeit stellt LEPA vor, eine Architektur, die durch das direkte Vorhersagen transformierter Embeddings unter Berücksichtigung geometrischer Augmentierungen die Unzuverlässigkeit herkömmlicher Interpolationsverfahren in Geospatial-Grundmodellen überwindet und so präzise geometrische Anpassungen ohne Neu-Encoding ermöglicht.

Erik Scheurer, Rocco Sedona, Stefan Kesselheim, Gabriele Cavallaro2026-03-10💻 cs

Learning When to Cooperate Under Heterogeneous Goals

Die Studie stellt einen neuen hierarchischen Ansatz vor, der Imitations- und Verstärkungslernen kombiniert, um Agenten mit heterogenen Zielen zu befähigen, situationsabhängig zu entscheiden, ob sie kooperieren oder allein handeln, und zeigt dabei eine Überlegenheit gegenüber bestehenden Methoden.

Max Taylor-Davies, Neil Bramley, Christopher G. Lucas2026-03-10💻 cs

Seeing the Context: Rich Visual Context-Aware Speech Recognition via Multimodal Reasoning

Die Arbeit stellt VASR vor, ein multimodales System, das durch einen Audio-Visuellen Chain-of-Thought (AV-CoT) reiche visuelle Kontextinformationen wie Szenen und Bildschirmtext nutzt, um die Spracherkennung zu verbessern und das Problem der einseitigen Abhängigkeit von einer einzelnen Modalität zu lösen.

Wenjie Tian, Mingchen Shao, Bingshen Mu, Xuelong Geng, Chengyou Wang, Yujie Liao, Zhixian Zhao, Ziyu Zhang, Jingbin Hu, Mengqi Wei, Lei Xie2026-03-10💻 cs

Kinematics-Aware Latent World Models for Data-Efficient Autonomous Driving

Die Arbeit stellt ein kinematikbewusstes latentes Weltmodell vor, das durch die Integration von Fahrzeugkinematik und geometrischer Überwachung die Dateneffizienz und Fahrleistung beim autonomen Fahren im Vergleich zu bestehenden Methoden verbessert.

Jiazhuo Li, Linjiang Cao, Qi Liu, Xi Xiong2026-03-10💻 cs

Towards Network-Aware Operation of Integrated Energy Systems: A Comprehensive Review

Diese umfassende Übersicht analysiert netzwerkbewusste Modellierungs-, Optimierungs- und Steuerungsmethoden für integrierte Energiesysteme, identifiziert methodische Grenzen hinsichtlich Skalierbarkeit und Garantien und leitet daraus Forschungsrichtungen für effiziente, koordinierte Betriebskonzepte ab.

Alessandra Parisio2026-03-10💻 cs

How to Steal Reasoning Without Reasoning Traces

Die Studie zeigt, dass „Trace-Inversion"-Modelle detaillierte synthetische Denkprozesse allein aus Eingaben, Antworten und kurzen Zusammenfassungen rekonstruieren können, wodurch sich das Reasoning-Verständnis von Schülermodellen durch Feinabstimmung auf diese abgeleiteten Spuren erheblich verbessern lässt, selbst bei kommerziellen Black-Box-Modellen.

Tingwei Zhang, John X. Morris, Vitaly Shmatikov2026-03-10💻 cs

Sketch-Oriented Databases

Diese Arbeit stellt einen kategorischen Rahmen für skizzenorientierte Datenbanken vor, der Datenbankparadigmen als endliche Limit-Skizzen und Datenbanken als mengentheoretische Modelle formalisiert, um Graphenfeatures einheitlich zu erfassen, Pfade über lokale Inferenzregeln zu berechnen und durch „Stuttering-Skizzen" eine modulare Komposition sowie skalierbares Modellwachstum zu ermöglichen.

Dominique Duval, Rachid Echahed2026-03-10💻 cs

AutoDataset: A Lightweight System for Continuous Dataset Discovery and Search

Das Paper stellt AutoDataset vor, ein leichtgewichtiges, automatisiertes System, das durch kontinuierliche Überwachung von arXiv und den Einsatz einer mehrstufigen Pipeline neue Datensätze aus Forschungsarbeiten extrahiert und indiziert, um die Entdeckung und Suche nach aktuellen Datensätzen für Forscher erheblich zu beschleunigen.

Junzhe Yang, Xinghao Chen, Yunuo Liu, Zhijing Sun, Wenjin Guo, Xiaoyu Shen2026-03-10💻 cs

VisualDeltas: Learning Preferences from Visual Quality Perturbations

Das Paper stellt VisualDeltas vor, ein leichtgewichtiges Rahmenwerk zum Lernen von Präferenzen aus visuellen Qualitätsveränderungen, das ohne menschliche Annotationen auskommt und durch die Ausnutzung systematischer Bildqualitätsunterschiede die Generalisierung multimodaler Modelle verbessert.

Hailiang Huang, Yihao Liu, Shengyue Guan, Haoze Li, Sujian Li2026-03-10💻 cs

Worst--Case to Average--Case Reductions for SIS over integers

Diese Arbeit zeigt, dass ein Algorithmus zur Lösung zufälliger Instanzen einer nicht-modularen Variante des Short Integer Solution-Problems über den ganzen Zahlen auch zur worst-case-Approximation des Shortest Independent Vectors Problem (SIVP) in ganzzahligen Gittern verwendet werden kann.

Konstantinos A. Draziotis, Myrto Eleftheria Gkogkou2026-03-10💻 cs

From Passive Consumption to Active Interaction: Exploring Interactive LLM Scaffolding to Support Learning Engagement

Die Studie zeigt, dass die Einbettung leichter interaktiver Komponenten in von LLMs generierte Lernscaffolding-Antworten im Vergleich zur passiven Konsumption die wahrgenommene Engagement, den Fokus und die kurzfristigen Lernergebnisse bei Lernenden verbessert.

Zixin Chen, Haotian Li, Zhe Liu, Huamin Qu, Xing Xie2026-03-10💻 cs

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