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Geometric Indexing Does Not Improve Versioned Memory Retrieval: Three Pre-Registered Negative Results and a Silent Total-Failure Mode

Cet article démontre, à travers trois expériences préenregistrées, que l'indexation géométrique ne parvient pas à améliorer la récupération de mémoire versionnée car le déplacement artificiel dans l'espace d'enchâssement provoque une dérive non bornée par rapport aux requêtes, tandis que la résolution de coréférence demeure essentielle car les corrections elliptiques brutes sont irrécupérables et mènent à un échec total silencieux.

Maximiliano Rodrigo Speranza2026-08-13

💻 informatique

A Multi-Criteria Decision Framework for Aggregating Ranked ICD-10 Code Suggestions from Large Language Models

Cette étude démontre que l'application de méthodes d'agrégation de rang d'analyse décisionnelle multicritère, particulièrement le compte de Borda et la fusion de rangs réciproques, pour combiner les sorties de plusieurs grands modèles de langage, améliore significativement la précision et la stabilité du codage clinique automatisé ICD-10 par rapport à l'utilisation de modèles individuels ou de simples schémas de vote.

Ricardo da Silva Santos, Murilo Gleysson Gazzola, Paulo Marcelino Figueira, Adriana Gomes Luz, Rodolfo de Carvalho Pacag (…)2026-08-13

💻 informatique

Predictive Modeling for Course Demand and Revenue Forecasting on Edupro: Moving from Reactive to Proactive Planning

Cet article présente un tableau de bord d'analyse prédictive pour EduPro qui résout les inadéquations entre professeurs et cours et améliore les prévisions de revenus en utilisant un modèle de régression linéaire, lequel a surpassé la forêt aléatoire en raison de la petite taille de l'échantillon de données, permettant ainsi à l'entreprise de passer d'une planification réactive à une planification proactive.

Awinash Kumar2026-08-13

💻 informatique

ScintiGround-38K: A Grounded Visual Question Answering Benchmark for Paired Anterior–Posterior Bone Scintigraphy

L'article introduit ScintiGround-38K, un benchmark à grande échelle et préservant la provenance pour le questionnement visuel ancré sur des images de scintigraphie osseuse antéro-postérieure appariées, lequel révèle que si les modèles atteignent une précision de réponse brute élevée, ils éprouvent des difficultés significatives avec la détection des classes minoritaires et la localisation stricte basée sur des preuves.

M. Rifqi Dzaky Azhad, Ema Rachmawati2026-08-13

💻 informatique

Code-Mixed Corpora for Indian Social Media: Baselines and Insights for Hinglish Language Identification

Cet article présente une ligne de base légère, basée sur le TF-IDF au niveau des caractères et la régression logistique, pour l'identification de la langue au niveau des jetons pour le Hinglish, qui atteint une précision de 95,92 % sur le jeu de données COMI-LINGUA, surpassant les modèles multilingues d'environ 7 % tout en fournissant une analyse critique des erreurs et une feuille de route pour les futures technologies de langage inclusif en Inde.

Kavita Srivastava2026-08-13

💻 informatique

Exclusive Self-Attention Beyond AdamW: Stability and Generalization under Muon Optimization

Cet article démontre que l'Exclusive Self-Attention (XSA), un mécanisme conçu pour réduire le comportement autoréférentiel, reste stable sous l'optimisation Muon et produit de modestes améliorations de la généralisation dans les modèles de langage, les gains de performance devenant plus constants à mesure que l'échelle du modèle augmente de 12 à 24 couches.

Chandana Dayapule2026-08-13

💻 informatique

A Language-Agnostic Framework for Parameter-Efficient Whisper Adaptation in Low-Resource ASR

Cet article propose un cadre efficace en termes de paramètres et indépendant de la langue pour adapter les modèles Whisper à la parole spécifique à un domaine à faibles ressources, en intégrant l'ajustement fin de l'attention basé sur LoRA, le SpecAugment à la volée, et une stratégie de décodage en deux étapes avec rescoring par modèle de langage.

Fang Liu2026-08-13

💻 informatique

Sentinel-Mesh: A Neuro-Symbolic Framework for Formally Verified Remediation of Cloud Misconfigurations

Sentinel-Mesh est un cadre neuro-symbolique qui combine la synthèse de correctifs pilotée par LLM avec la vérification formelle basée sur le SMT pour remédier de manière autonome aux erreurs de configuration du cloud tout en garantissant l'élimination des correctifs hallucinés et en assurant la sécurité sémantique au sein d'une abstraction définie de l'exposition réseau, du chiffrement et de la sensibilité des données.

hira ahmed2026-08-13

💻 informatique

The Fractional Spectrum: A Unified Adaptive Framework for Image Enhancement via Generalized Derivatives and Multi-Directional Fusion

Cet article introduit un cadre adaptatif unifié pour l'amélioration d'images qui généralise les opérateurs d'ordre entier tels que Sobel et Laplacien en un spectre continu d'ordre fractionnaire de Grünwald-Letnikov, présentant une fusion multidirectionnelle, une sélectivité de phase d'ordre complexe et un mécanisme d'ordre adaptatif piloté par AlphaNet afin d'obtenir une préservation de la texture et un contrôle du bruit supérieurs à travers divers domaines.

Zijun Yin2026-08-13

💻 informatique

Beyond Severity Scores: A Conceptual Framework for Quantifying Cybersecurity Risk in Artificial Intelligence Systems

Cet article propose un cadre conceptuel pour quantifier le risque de cybersécurité dans les systèmes d'IA en introduisant cinq dimensions critiques — la surface d'attaque, l'exploitabilité du modèle, l'intégrité des données, l'exposition réglementaire et la maturité des contrôles — afin de pallier les limites des outils actuels axés sur l'informatique traditionnelle et d'établir un vocabulaire commun pour traduire les menaces spécifiques à l'IA en décisions organisationnelles.

Shubham Paikrao2026-08-13

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