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929 Arbeiten

💻 computer science

When Does Context Help Machine Vision? Decomposing the Risk and Reliability of Contextual Conditioning in Vision-Language Models

Diese Arbeit analysiert systematisch die kontextuelle Konditionierung in Vision-Language-Modellen über verschiedene Architekturen und Datensätze hinweg und zeigt auf, dass, während Domain-Level-Prompting durchweg vorteilhaft ist, eine vollständige pro-Bild erfolgende kontextuelle Konditionierung eine hohe Varianz und Overfitting-Risiken birgt, wobei ihr Nutzen primär durch die Modellgröße und die Basisgenauigkeit getrieben wird.

Alaa Alahmadi2026-07-13
💻 computer science

Mining AI-Assisted Course Design Workflows at Production Scale

Diese Arbeit präsentiert die erste Studie im Produktionsmaßstab zum KI-gestützten Kursdesign, indem sie einen datenschutzwahrenden Datensatz von CourseFactory nutzt, um vier Workflow-Oberflächen zu extrahieren, wobei nachgewiesen wird, dass Modelle zur strukturellen Qualitäts-Triage und zum Item-zu-Assignment-Routing die Review-Effizienz sowie die Genauigkeit signifikant verbessern und gleichzeitig bestätigen, dass zurückgehaltener Prompt-Text kein messbares Signal liefert.

Aleksandr Volkov, Taras Pustovoy, Dmitriy Istomin, Viacheslav Istomin, Tatiana Otbetkina2026-07-13
💻 computer science

Recovery Dynamics and Persistent Structural Excursion in Disrupted World Models

Diese Studie zeigt, dass erfolgreiche und gescheiterte Trajektorien in einem gestörten Weltmodell zwar unterschiedliche Erholungsdynamiken aufweisen – wie etwa eine geringere Pfadentropie und weniger strukturelle Exkursionen –, diese Volltrajektorien-Muster jedoch nicht zuverlässig aus frühen Präfixen vorhergesagt werden können, wodurch die Herausforderungen der Regimedetektion, der Überwachung der Erholung und der individuellen Rollout-Vorhersage voneinander abgegrenzt werden.

Jeffery Scott Allbright2026-07-13
💻 computer science

H. Dilpriya's Momentum (HDM) : A Multi-Strategy Gradient-Aligned Optimizer with Adaptive Per-Parameter Corrections, Cosine-Annealed Scheduling, and Convergence Guarantees for Deep Neural Networks

Dieses Paper stellt H. Dilpriya's Momentum (HDM) vor, einen neuartigen Multi-Strategie-Optimizer, der adaptive parameterweise Korrekturen mit Cosinus-Annealing-Scheduling kombiniert, um rigorose Konvergenzgarantien und eine erstklassige Gradientenausrichtung zu erreichen, wobei es eine überlegene Leistung sowohl bei schlecht konditionierten synthetischen Problemen als auch bei Deep-Learning-Benchmarks wie MNIST und CIFAR-10 demonstriert.

Janaka Ishan Senarathna2026-07-13
💻 computer science

Learning Safe Behaviour via Justified Human Preferences and Hypothetical Queries

Dieses Paper führt JPAL-HA ein, ein sicheres Lernmodell für sicherheitskritische Umgebungen, das menschliche Begründungen für Handlungen nutzt, um hypothetische Abfragen zu generieren und dadurch die Sicherheit sowie die Sampeleffizienz signifikant verbessert und gleichzeitig die menschliche Trainingsbelastung reduziert.

Ilias Kazantzidis, Timothy J. Norman, Yali Du, Christopher T. Freeman2026-07-13
💻 computer science

Understanding Behavioural Risk Signals in Socio-Technical Work Systems Using Explainable Machine Learning

Diese Studie zeigt auf, dass der Einsatz von erklärbarem maschinellem Lernen zur Analyse von Sicherheitsklimadaten auf Item-Ebene nichtlineare, schwellenwertabhängige Verhaltensrisikomuster offenbart, die durch die Reaktionsfähigkeit des Managements, Schulungen und Erfahrung getrieben werden, was traditionelle lineare Aggregationsmodelle infrage stellt und eine präzisere Grundlage für die proaktive Unfallprävention bietet.

Omid Akbarzadeh, Parisa Moshashaei, Rasoul Ahmadpour, Mohammed Qadir Ali, Seyed Shamseddin Alizadeh2026-07-13
💻 computer science

ℓ0-Regularized Quadratic Surface Support Vector Machines

Dieses Paper schlägt eine spärliche ℓ0\ell_0-regularisierte quadratische Oberflächen-Support-Vektor-Maschine (QSVM) vor, um Probleme der Überanpassung und Interpretierbarkeit in der kernel-freien nichtlinearen Klassifikation zu adressieren, wobei ein Penalty-Dekompositionsalgorithmus mit nachweisbarer Optimalität und Konvergenzgarantien eingeführt wird, der sowohl auf Benchmark- als auch auf realen Kreditdatensätzen eine wettbewerbsfähige Leistung und Sparsamkeit demonstriert.

Ahmad Mousavi, Ramin Zandvakili, Zheming Gao2026-07-13
💻 computer science

AI-Driven Multimodal Communication Framework for Inclusive Classrooms: A PRISMA-Based Systematic Review for Deaf Learners

Dieses Paper präsentiert eine auf PRISMA basierende systematische Übersichtsarbeit, welche die Einschränkungen aktueller auditiv orientierter Lösungen für gehörlose Lernende aufzeigt und ein KI-gestütztes multimodales Kommunikationsframework vorschlägt, das Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung und Gebärdensprachgenerierung integriert, um Echtzeit-visuelle Unterstützung zu ermöglichen und eine bedeutungsvolle Inklusion in Klassenzimmern zu erreichen.

shahir vk2026-07-13
💻 computer science

Empty scaffold allocation bias in molecular distribution shift evaluation

Diese Arbeit zeigt auf, dass standardmäßige scaffold-basierte Evaluierungsmethoden einen verborgenen Allokations-Bias einführen, indem sie chemisch heterogene „No-Scaffold“-Moleküle fälschlicherweise als eine einzige Einheit behandeln, was die Generalisierungsmetriken über gängige Benchmarks hinweg verzerrt, und schlägt eine „Empty-Scaffold-Aware“-Reparatur vor, um eine ausgewogene Repräsentation und eine präzise Leistungsbewertung wiederherzustellen.

Tao Song, Yong Wang, Shuang Wang, Xun Wang2026-07-13