8464 articles
Ce papier améliore le temps d'exécution des algorithmes d'approximation pour les problèmes de -médiane et -means en espaces euclidiens de faible dimension et établit une borne inférieure presque correspondante sous l'hypothèse du temps exponentiel.
Le papier présente MissBench, un nouveau cadre et benchmark pour l'analyse affective multimodale qui standardise les protocoles de données manquantes déséquilibrées et introduit deux métriques diagnostiques (MEI et MLI) pour révéler les inégalités modales et les déséquilibres d'optimisation souvent masqués par les évaluations traditionnelles.
Cet article propose un système de cohérence des capacités (CCS) qui établit une équivalence structurelle entre les modèles de cohérence mémoire et la révocation d'autorisations multi-agents, démontrant que la stratégie RCC réduit drastiquement les opérations non autorisées par rapport aux méthodes basées sur le temps, indépendamment de la vitesse d'exécution des agents.
Ce rapport présente InternVL-U, un modèle multimodal unifié léger de 4 milliards de paramètres qui démocratise les capacités de compréhension, de raisonnement, de génération et d'édition en surpassant des modèles plus volumineux grâce à une architecture modulaire et un pipeline de données axé sur le raisonnement.
Le papier présente DISPLAY, un cadre de génération vidéo d'interactions humain-objet qui utilise une guidance de mouvement épars (coordonnées du poignet et boîte englobante) et une attention focalisée sur l'objet pour produire des vidéos réalistes et contrôlables sans dépendre de signaux de contrôle denses ou de vidéos modèles.
Cette étude comparative évalue cinq approches de localisation coopérative en environnements sans caractéristiques, révélant que la méthode CI offre le meilleur équilibre entre précision et cohérence, tandis que les méthodes StCL et Standard-CL, bien que plus précises, souffrent d'incohérences critiques pour les applications de sécurité.
La deuxième édition de la piste RAG de TREC 2025 fait progresser la recherche sur les systèmes intégrant recherche et génération en introduisant des requêtes narratives complexes et une évaluation rigoureuse pour favoriser le développement de systèmes fiables et bien étayés.
Cet article présente CourtSI, le premier jeu de données à grande échelle et le benchmark CourtSI-Bench dédiés à l'évaluation et à l'amélioration de l'intelligence spatiale des modèles vision-langage dans les sports de raquette, démontrant ainsi leur potentiel pour combler l'écart de performance entre l'IA et l'humain dans des scénarios dynamiques complexes.
Cette étude démontre, à l'aide d'une modélisation théorique des jeux et de simulations, que le protocole MAC 802.11 actuel conduit des nœuds non coopératifs à des équilibres de Nash inefficaces, et propose qu'un protocole idéal dissociant l'allocation des ressources des stratégies de transmission permettrait d'atteindre des équilibres offrant un débit supérieur à tous les nœuds.
Cet article présente deux algorithmes pratiques qui classent les hôtes des réseaux d'entreprise en rôles distincts basés sur leurs modèles de connexion, permettant ainsi de réduire considérablement la complexité de la gestion réseau et d'améliorer la précision des analyses de sécurité.
Le papier présente WikiCLIP, un cadre efficace et performant pour la reconnaissance d'entités visuelles en domaine ouvert qui, en exploitant des embeddings de modèles de langage et un adaptateur guidé par la vision, surpasse les méthodes génératives existantes tout en réduisant considérablement la latence d'inférence.
Cet article démontre que l'optimisation directe de la distance de Chamfer conduit inévitablement à un effondrement structurel dû à l'absence de couplage non local, et propose que l'introduction de contraintes de couplage global, telles qu'un prior MPM différentiable, est la condition nécessaire pour supprimer ce phénomène et améliorer la reconstruction de formes 3D.
Cette étude démontre que l'adoption d'écritures hors lieu dans les systèmes de bases de données, illustrée par la refonte de LeanStore, est essentielle pour réduire l'amplification d'écriture, améliorer les performances et prolonger la durée de vie des SSD, tout en supportant des interfaces modernes comme ZNS et FDP.
Cet article propose une méthode de récupération de mouvement textuel interprétable qui utilise une représentation d'images de mouvements basée sur les angles articulaires et une interaction tardive token-patch pour surpasser les approches existantes en préservant les correspondances locales fines.
Cet article propose un cadre d'adaptation de domaine non supervisé innovant basé sur une reformulation de la divergence de disparité des marges (MDD) pour améliorer la segmentation du foie en imagerie CBCT interventionnelle en exploitant des données CT annotées, comblant ainsi le manque de données étiquetées spécifiques à cette modalité.
Ce papier propose une méthode de réduction de tokens fondée sur la géométrie de l'espace des vecteurs et l'estimation des cellules de Voronoi pour diminuer l'encombrement des index des modèles de récupération à interaction tardive tout en préservant leur qualité.
Cet article propose d'améliorer le grading du cancer de la prostate par apprentissage multi-instance en exploitant la notion de difficulté des lames entières, déduite des désaccords entre pathologistes experts et non-experts, ce qui permet d'augmenter les performances de classification, en particulier pour les grades élevés.
Ce papier présente KDMR, un cadre novateur de rétargeting de mouvement cinodynamique qui, en formulant le problème comme une optimisation de trajectoire corporelle entière à contacts multiples intégrant la dynamique des corps rigides et les forces de réaction au sol, génère des trajectoires de locomotion pour humanoïdes physiquement cohérentes et supérieures aux méthodes cinématiques traditionnelles pour l'apprentissage par imitation.
Cet article démontre que le jeu de Tetris reste NP-complet pour la plupart des pièces tétramino (sauf le carré O) et pour des séquences générées par un randomiseur, tout en prouvant que le problème devient polynomial pour les pièces domino ou les pièces $1 \times k$ dans des conditions initiales spécifiques.
Le papier présente ReCoSplat, un modèle de Splatting de Gaussienne feed-forward et autoregressif qui surmonte les défis de la synthèse de vues nouvelles en ligne grâce à un module « Render-and-Compare » pour corriger les erreurs de pose et une stratégie de compression de cache KV pour traiter efficacement de longues séquences.