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💻 informatique

A Lightweight Browser-Based CNN for Fresh Produce Freshness Classification Using MobileNetV2

Cette étude présente un système léger, basé sur un navigateur, utilisant un modèle MobileNetV2 et TensorFlow.js pour atteindre une précision de 98,46 % dans la classification des produits frais par rapport aux produits pourris entièrement côté client, offrant ainsi une solution évolutive pour les contextes agricoles à ressources limitées sans nécessiter d'infrastructure serveur ou de matériel spécialisé.

Rovhona Mudau, Jean Frederic Isingizwe Nturambirwe, Ikechukwu Kingsley Opara, Clement Nyirenda2026-10-21
💻 informatique

Decoupling Performance from Energy in AI-Based Business Optimization: An Error-Driven Control Loop for Sustainable Tabular Reasoning

Cet article propose un cadre d'optimisation de prompts piloté par l'erreur qui traite le réglage de prompts comme une boucle de contrôle à rétroaction en temps discret, démontrant qu'il atteint des performances comparables au fine-tuning sur des tâches de raisonnement financier tout en consommant nettement moins d'énergie que LoRA ou le fine-tuning complet.

Róbert Lakatos, Árpád Pándy, András Hajdu2026-10-21
💻 informatique

MemHRL: Aligning Hierarchical Memory and Policy Learning for Long-Horizon LLM Agents

MemHRL propose un cadre d'alignement hiérarchique entre la mémoire et la politique pour les agents LLM à horizon long utilisant une récupération sensible au niveau et une consolidation sensible aux échecs, mais les évaluations sur des sous-ensembles contraints de ScienceWorld et WebShop révèlent des gains de performance limités et soulignent les défis des mécanismes compacts de politique-mémoire sous des propositions restreintes.

Xin Yin, Chenyi Huang, Ruiqi Liu, Yue Ning2026-10-21
💻 informatique

Composition-Time Verification of Resource-Constrained Quantum Subroutines in Digital Twin Workflows: A Visual Abstraction Approach

Cet article propose un cadre d'abstraction visuelle à trois niveaux pour les flux de travail de jumeaux numériques qui permet aux experts du domaine de composer des sous-programmes hybrides quantiques-classiques tout en imposant des contraintes de ressources critiques — telles que les budgets d'ancillas et la profondeur de circuit — lors de l'étape de composition plutôt qu'au moment de l'exécution, garantissant ainsi la réalisabilité physique des tâches quantiques hybrides sans exposer les détails de bas niveau des portes.

Jim Dorsey2026-10-21
💻 informatique

Sustainable Local RAG Architectures for Energy Governance: A Green AI Approach via Document Slice Contextualization

Cet article propose une architecture RAG locale et durable utilisant la contextualisation par tranches de documents (Document Slice) et un agent de routage à deux niveaux afin d'atteindre une précision de recherche proche de la référence tout en réduisant drastiquement la consommation d'énergie, les émissions et le temps d'inférence pour la conformité à la gouvernance énergétique.

Martin Tibor Sándor, Róbert Lakatos2026-10-21
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DISC: Dimension-Informed Clustering with Entropy Metric Warping and Attractor Basins

DISC est un nouvel algorithme de partitionnement de graphes qui exploite l'entropie géométrique locale pour déformer les métriques d'affinité et construire un graphe fragmenté et propre, lequel est ensuite partitionné en bassins d'attraction hautement purs via un flux guidé par la profondeur et fusionné pour atteindre des performances de pointe sur divers ensembles de données.

Qin Xu, Chenggang Xu, Hao Helen Zhang, Tian Xu2026-10-21
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Attention with a Calibrated Off Switch: Causal FIR Key Smoothing, the Score-Shift Pathology, and Selective Silence in Rectified Attention (pn_fir_tau)

Ce document introduit **pn_fir_tau**, un lissage causal FIR de clés sans paramètre combiné à un seuil apprenable par couche qui résout la « pathologie du décalage de score » (Score-Shift Pathology) dans l'attention rectifiée, permettant ainsi d'atteindre un rappel associatif parfait, d'éliminer les puits d'attention (attention sinks) et de permettre aux modèles de neutraliser efficacement les requêtes injoignables tout en maintenant une perplexité de pointe.

Maxim Zhukov2026-10-21
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SPAFNet: Semantic Prior-Guided Progressive Alignment and Gated Bidirectional Fusion for Unaligned RGB-T Salient Object Detection

Ce document propose SPAFNet, un réseau d'alignement progressif guidé par un a priori sémantique et de fusion bidirectionnelle à porte conçu pour traiter la détection d'objets saillants RGB-T non alignés, bien que ses mesures de performance rapportées sur le jeu de données UVT20K demeurent préliminaires et manquent de validation statistique.

Muye Chen, Ming Wu2026-10-21
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TME LLM OS: A Closed-Loop Systems Engineering Architecture for Epistemic Correction in AI Agent Systems Systems Engineering Proposal

Cet article propose le TME LLM OS, une architecture d'ingénierie système en boucle fermée qui adapte le cadre humain Théorique-Mécaniste-Expérientiel pour imposer une correction épistémique aux agents IA en intégrant une revue structurée, un suivi de la provenance et une exécution contrôlée afin de résoudre les décalages au sein d'un épisode borné avant une libération sécurisée.

Ilan Kander2026-10-21
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STEP-VERIFIER: Learning to Verify Intermediate Agent Behavior with Process Reward Models

STEP-VERIFIER est un modèle de récompense par étape qui apprend à vérifier les actions individuelles d'un agent grâce à des comparaisons par paires synthétisées automatiquement, fournissant un retour intermédiaire dense pendant l'entraînement pour améliorer significativement les performances de l'agent sur des tâches complexes d'utilisation d'outils sans nécessiter de recours au vérificateur lors du déploiement.

Longhui Zhang, Xian Wu, Chunyuan Chen, Fen Huang, Bin Wang2026-10-21