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💻 ciencias de la computación

Goal-Aware Adaptive Regulation Across Modalities: Evolutionary Architecture Search for Transformer Language Models on a Consumer AMD GPU

Este artículo demuestra que el marco de búsqueda de arquitectura evolutiva GaaR, validado originalmente en redes convolucionales, se transfiere con éxito a modelos de lenguaje transformer autorregresivos en una GPU AMD de consumo mediante DirectML, logrando un rendimiento competitivo y revelando que la explotación regulada supera a la búsqueda aleatoria en paisajes estructurados, al tiempo que favorece las arquitecturas anchas y poco profundas bajo presupuestos de pasos fijos.

Leon Sandler2026-07-17
💻 ciencias de la computación

A Distributed CatBoost Approach with Weighted Aggregation for STI/HIV Risk Prediction

Este artículo propone un marco de CatBoost distribuido y preservador de la privacidad con agregación ponderada que logra una alta precisión en la predicción de riesgos de ITS y VIH en ocho países sin requerir datos centralizados, ofreciendo así una alternativa robusta a los modelos tradicionales de aprendizaje automático centralizado.

Zhaohui Tang, Yan Li, Abdulkadir Sengur, U. Rajendra Acharya2026-07-17
💻 ciencias de la computación

NAE-VC: Neural Arithmetic Encoding as a Learned Replacement for CABAC in Modern Video Codecs

NAE-VC es un marco de codificación de entropía aprendido y modular que reemplaza el motor CABAC estándar en los códecs H.264, H.265 y H.266 con una arquitectura neuronal que combina agregación de contexto, modelado de mezcla gaussiana e hiperprioris para lograr ahorros significativos de tasa de bits manteniendo la compatibilidad total con los estándares de codificación de video existentes.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-17
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MUNNA: A Multi-strategy, Uncertainty-driven, Nested Neuro-ensemble Algorithm for Disease Diagnosis with Closed-loop Explainability Feedback

Este artículo presenta MUNNA, un novedoso marco híbrido de tres etapas que integra una metaheurística GWO-SA para la selección de características, un ensamble de apilamiento ponderado por incertidumbre y un mecanismo de retroalimentación de bucle cerrado basado en SHAP para lograr un rendimiento de vanguardia en el diagnóstico de enfermedades en el conjunto de datos de Breast Cancer Wisconsin, abordando al mismo tiempo las limitaciones en el estancamiento de óptimos locales y la ponderación estática del ensamble.

Md. Maruf Sharker Munna2026-07-17
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DAÏO: A High-Specificity Real-TimeVision-Based Fall Detection SystemUsing Advanced Kinematic Tracking andComputer Vision

El artículo presenta DAÏO, un novedoso sistema de detección de caídas basado en visión con capacidad para dispositivos periféricos que combina un estimador de pose ligero, un Filtro de Kalman Extendido adaptativo y un Motor de Lógica de Triple Verificación para lograr una alta especificidad (96.4 %) y reducir significativamente los falsos positivos de actividades diarias y postraciones religiosas, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento en tiempo real en hardware de consumo.

Alamin Abubakar Nataala2026-07-17
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STAC-MV: Spatio-Temporal Adaptive Context for Neural Multiview Video Compression

STAC-MV es el primer marco de compresión de video multivista basado en transformadores que aprovecha la selección de contexto adaptativa consciente de la geometría y la atención entre vistas para lograr mejoras significativas en la tasa BD sobre los estándares convencionales a través de diversas configuraciones de cámara, reduciendo sustancialmente el tiempo de codificación.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-17
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Multi-Stage Alignment of Large Language Models for Popularity Bias Mitigation in Generative Movie Recommendation

Este artículo propone un proceso de alineación multietapa que combina la extracción de preferencias, el ajuste fino supervisado y la Optimización de Preferencias Directas para mitigar eficazmente el sesgo de popularidad en los recomendadores de películas basados en LLM, logrando una mejora en la novedad y la cobertura del catálogo mientras se mantiene una precisión competitiva.

Subham Raj, Krishnakant Chourey, Sriparna Saha, Brijraj Singh, Niranjan Pedanekar2026-07-17
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Towards Generalizable Face Forgery Detection via Multi-Granularity Fusion

Para abordar la brecha de generalización en la detección de falsificación de rostros causada por el conflicto entre la semántica de alto nivel transferible y los artefactos locales dispersos, este artículo propone SemFusion, un marco que combina la Regularización de Consistencia Semántica para preservar la estructura transferible de CLIP con el aprendizaje de Evidencia de Parches Multinivel para capturar y fusionar eficazmente las pistas de falsificación localizadas.

Mingjie Zhao, Yiu-ming Cheung, Guilin Pang2026-07-17
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An Agent-Based Concept Generation ApproachUsing Concept Bottleneck Models for ChestRadiograph Classification

Este estudio demuestra que la construcción de conceptos con base clínica mejora los modelos de cuello de botella de conceptos para la clasificación de radiografías de tórax, donde los enfoques supervisados logran un sólido rendimiento comparable a las líneas base sin cuello de botella, mientras que los modelos sin etiquetas ofrecen una alternativa prometedora cuando no se dispone de anotaciones de conceptos.

Mehmet Varan, Fatih Soygazi, Damla Oguz2026-07-17
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BioGraph-SentiCOVID: Calibrated Adaptive Context Selection for Graph Neural Sentiment Analysis of COVID-19 Tweets

Este artículo presenta BioGraph-SentiCOVID, un marco de red neuronal de contexto adaptativo calibrado que optimiza la selección del contexto conversacional y los hiperparámetros mediante un algoritmo genético para lograr la clasificación de sentimiento de vanguardia de tweets ruidosos sobre el COVID-19 en Twitter.

Moustafa MAASKRI, Mohamed GOISMI, Djamal SEGHIER, Mohamed DEBBAB2026-07-17