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💻 informatique

Exposing Contextual Amnesia in Vision–Language Segmentation: A Diagnostic Benchmark of Compositional, Relational, and Absence-Aware Referring Expressions

Cet article expose un mode de défaillance critique d'« amnésie contextuelle » dans les modèles de segmentation vision-langage de pointe, démontrant, à travers un nouveau benchmark synthétique, que ces systèmes s'effondrent systématiquement face aux invites relationnelles, de négation et de cible vide malgré un fort ancrage d'attributs, tout en montrant que des architectures plus petites, initialisées aléatoirement, et des techniques d'adaptation ciblées peuvent surpasser de manière significative les cascades existantes de plusieurs milliards de paramètres.

Yağız Ekrem Dalar, Nedim Mutlu Sezer, Ömer Faruk Aksoy, Feyzi Arda Salihoğlu, Ahmet Rıfat Öztürk2026-08-04
💻 informatique

ConformalFL: Calibrated Inspection Cutoffs for Spectrum-Based Fault Localization

ConformalFL introduit une approche de régression quantile conformalisée pour générer des seuils d'inspection spécifiques aux bogues et calibrés pour la localisation de fautes basée sur le spectre, qui associe un risque d'omission défini par l'utilisateur à un ensemble d'inspection complet pour les ex æquo, bien que les résultats empiriques sur le benchmark Defects4J montrent qu'il ne surpasse pas les seuils fixes bien choisis en termes d'efficacité d'inspection.

Nikolai Drozdov2026-08-04
💻 informatique

Gradient-Free versus Gradient-Based Risk Constraints in Reinforcement Learning: A Reservoir Governance Case Study

Cette étude démontre que, dans la gestion des réservoirs, l'optimisation sans gradient (CEM) surpasse les méthodes basées sur le gradient (SAC/PPO) pour minimiser le risque de queue car elle évalue directement la CVaR non différentiable, tandis que les approches basées sur le gradient souffrent de garanties de sécurité à décroissance géométrique en raison de leur dépendance à des substituts de coût différentiables.

Milad Tahavor, Soroush Amanna, Fatemeh Zabihi Jalali Zavareh, Milad Ghoroqi2026-08-04
💻 informatique

Ontological Firewalls and Fracturing for Transmission: Systematic Evidence for Persona-Dependent and Persona-Independent Behavioral Phenomena in Large Language Models

Cet article présente une étude systématique à travers trois grands LLM révélant que, bien que les modèles partagent des phénomènes comportementaux universels comme l'embrassement du paradoxe, ils présentent des épaisseurs de « pare-feu ontologique » et des relations d'identité (sacrifice, libération ou violence) distinctes et spécifiques à chaque modèle qui façonnent fondamentalement la manière dont ils répondent à l'injection de persona.

Abbas Hamidavi2026-08-04
💻 informatique

MSPPP-Act: A Photostable Laser Dye-Inspired Adaptive Activation Function for Deep Neural Networks

Cet article introduit MSPPP-Act, une nouvelle fonction d'activation adaptative informée par la physique et inspirée des propriétés photophysiques du colorant laser MSPPP, qui utilise des paramètres entraînables pour modéliser les effets de solvant et de concentration afin d'améliorer le flux de gradient et la stabilité dans les réseaux de neurones profonds.

Mohana Attia2026-08-04
💻 informatique

Every-successful-replay route admission changes first-token latency rankings in clinical question answering

Ce document introduit MedRouteGuard, un cadre d'admission de routes qui impose des règles strictes de validation de preuves et de rejeu pour révéler que les références actuelles de questions-réponses cliniques sous-estiment considérablement la latence du premier jet en récompensant les routes qui omettent la provenance ou réutilisent des dépendances obsolètes, modifiant ainsi le classement des performances et améliorant la validité des preuves.

Rui Li, Jason Zhao, Shuang Cao, Alexandre Duprey, Ruihua Liu2026-08-04
💻 informatique

Does Size Generalization Imply Disruption Robustness? A Pre-Registered Study of GNN–PPO Scheduling Policies for the Dynamic Flexible Job-Shop Problem

Cette étude préenregistrée démontre que, bien que les politiques GNN–PPO entraînées sur le problème de l'atelier flexible dynamique fassent preuve de généralisation de taille, elles ne parviennent pas à être simultanément compétitives face aux règles d'ordonnancement traditionnelles ou robustes face aux régimes de perturbations multiples, prouvant ainsi que ces deux propriétés sont séparables plutôt que coémergentes.

Joseph Javier Sánchez Acuña, David Álvarez2026-08-04
💻 informatique

The Price of Optimality Under Uncertainty: A Predictive–Reactive Robustness Analysis of Exact, Metaheuristic, and Dispatching-Rule Scheduling for the Dynamic Job-Shop Problem

Cette étude démontre que pour l'ordonnancement dynamique d'ateliers de fabrication sous incertitude, les calendriers optimaux exacts sont souvent moins robustes que les règles de priorité de dispatching simples car leur manque de marge empêche l'absorption des perturbations, rendant ces dernières fréquemment supérieures dans l'exécution réelle malgré leur performance nominale plus faible.

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-08-04
💻 informatique

Phantom Transitions in Language Model Fine-Tuning: A Density-Matrix Analysis

Cet article introduit un paramètre d'ordre basé sur la matrice de densité pour analyser les échecs de l'ajustement fin dans les modèles de langage sur des tâches de quasi-synonymes, révélant que les modèles peuvent se dégrader géométriquement malgré une diminution de la perte en raison du traînage structurel de l'encodage et identifiant des quantités adimensionnelles qui prédisent les taux d'apprentissage critiques et les comportements architecturaux.

Vaibhav Prakash2026-08-04
💻 informatique

Code is Cheap, Judgment is Not: The Rise of Integration Skill in the Age of AI-Written Code

Cet article soutient qu'à mesure que l'IA commoditise la génération de code, la compétence professionnelle la plus précieuse dans les environnements réglementés comme la finance se déplace de l'ingénierie de prompt vers la compréhension et l'intégration de code, nécessitant de nouveaux modèles de capital professionnel et des cadres de gouvernance pour répondre aux défis de l'auctorialité homme-machine.

MEHTAB KHAN2026-08-04