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💻 computer science

Dual Soft-Adaptive Aggregation for Long-Context LLMs_ Mitigating Sequence-and-Depth Information Dilution

Este artículo propone un marco de agregación suave-adaptativo unificado que mitiga la dilución de la información de secuencia y profundidad en los LLM de contexto largo mediante la introducción de Soft-ChunkAttn para la fragmentación semántica diferenciable y Virtual Dynamic Block-AttnRes para la fusión de capas adaptativa a la entrada, todo ello preservando el grafo de computación original para un despliegue eficiente en GPU.

Minzhe Liu2026-08-25
💻 computer science

A Hierarchical Opponent-Modeling,World-Model, and Risk-Adaptive Planning Framework for Fair Adaptive Character Intelligence in Soulsl ike and AAACombat

Este artículo presenta EIDOLON-RL, un marco de aprendizaje por refuerzo jerárquico híbrido que integra el modelado de oponentes, el modelado del mundo y la planificación adaptativa al riesgo para generar personajes de IA justos, legibles y computacionalmente eficientes para juegos de acción AAA mediante la imposición matemática de restricciones de producción, tales como la validez de la animación y la imperfección intencional, en lugar de tratarlas como correcciones de ingeniería post hoc.

Jayachandiran Udayakumar2026-08-25
💻 computer science

Control-aware training of physical neural networks for closed-loop regulation

Este artículo demuestra que optimizar las redes neuronales físicas con objetivos conscientes del control, los cuales priorizan la preservación de las clasificaciones de acciones candidatas sobre la precisión de regresión estática, mejora significativamente el rendimiento de la regulación de bucle cerrado y la robustez contra perturbaciones en tareas como la regulación homeostática y la estabilización de Cart-Pole.

Yuzhan Zhang2026-08-25
💻 computer science

Deep Learning for Anomaly Detection in Dynamic Graphs: A Verified Taxonomy, Survey, and Unified Benchmark

Este artículo establece una taxonomía verificada y un banco de pruebas unificado para la detección de anomalías basada en aprendizaje profundo en grafos dinámicos, revelando que las heurísticas simples basadas en el grado a menudo superan a los modelos profundos complejos en bancos de pruebas sintéticos mientras fallan en datos del mundo real, y exponiendo fallas críticas en las prácticas de evaluación actuales y en las implementaciones publicadas.

Iyad Assaad NEKKA, Hamida Seba, Walid Khaled Hidouci, Karima Amrouche2026-08-25
💻 computer science

Zero-Degradation Post-Hoc Explanations with Identity Pass-Through for Recurrent Graph Anomaly Detection

Este artículo presenta X-StrGNN, una capa de explicación post-hoc de degradación cero para el detector de anomalías en grafos StrGNN que proporciona atribuciones estructurales y temporales estables y de bajo costo para las aristas señaladas, preservando al mismo tiempo el rendimiento de detección del modelo original con precisión de máquina.

Iyad Assaad NEKKA, Hamida Seba, Walid Khaled Hidouci, Karima Amrouche2026-08-25
💻 computer science

Dual Spatial-Temporal Shapley Attribution for Explainable Anomaly Detection in Dynamic Social Graphs

Este artículo introduce un marco de explicabilidad post-hoc que mejora el detector de anomalías TADDY de alto rendimiento para grafos sociales dinámicos mediante la generación de atribuciones de Shapley espaciales y temporales duales para identificar vecinos influyentes y capturas históricas, logrando métricas de fidelidad y suficiencia elevadas sin comprometer la precisión de la detección.

Iyad Assaad NEKKA, Hamida seba, Walid Khaled Hidouci, Karima Amrouche2026-08-25
💻 computer science

Exact Deviation Attribution and Amortised Event Explanation for Semi-Supervised Anomaly Detection on Dynamic Graphs

Este artículo presenta un marco para la detección de anomalías semi-supervisada en grafos dinámicos que proporciona una atribución de desviación exacta y de forma cerrada y aprende una máscara de eventos amortizada para explicar las decisiones con cero impacto en el rendimiento de la detección, al tiempo que revela que las alertas a menudo surgen por igual del comportamiento de nodos individuales y de cambios en la línea base de la población.

Iyad Assaad NEKKA, Walid Khaled Hidouci, Karima Amrouche2026-08-25
💻 computer science

Overhead-Aware Multilayer Graph Learning for Network-Managed Multi-Attack Detection in RPL-Based Low-Power IoT Networks

Este artículo propone un marco de aprendizaje de grafos multicapa consciente de la sobrecarga (Attn-ML-GCN) que modela las redes IoT basadas en RPL como grafos de cuatro capas para detectar eficazmente múltiples familias de ataques mediante la captura de la propagación estructural y temporal de los ataques, logrando una precisión de detección significativamente mayor que las líneas base de características planas al tiempo que proporciona información interpretable sobre los impactos de la sobrecarga de la red.

Muhammad Kazim2026-08-25
💻 computer science

PVApp: A Cloud-Backed Mobile Framework for Real-Time Consumer Product Verification in Ghana

Este artículo presenta PVApp, un marco de trabajo móvil respaldado por la nube que utiliza Firebase y el escaneo de códigos QR para permitir la verificación de productos de consumo en tiempo real, la comprobación del estado de aprobación y el reporte de incidentes en Ghana, validado con éxito mediante pruebas funcionales para abordar los desafíos planteados por los productos falsificados y de baja calidad.

Ibrahim Tanko, Nana Kofi Ahoi Appiah-Badu, Siddique Abubakr Muntaka, Ajugu Simon2026-08-25