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💻 informatique

Predictable Emergence: An Empirical Analysis of Whether Sharp Capability Jumps Follow from Smooth Per-Token Scaling Laws

Cet article démontre que les sauts « émergents » brusques de la précision de correspondance exacte observés dans l'addition d'entiers à plusieurs chiffres ne sont pas de véritables discontinuités de la capacité du modèle, mais sont plutôt des artefacts entièrement prévisibles résultant d'améliorations suivant une loi de puissance et de manière fluide de la précision par jeton, cumulées par la non-linéarité de l'exigence que tous les chiffres soient corrects.

Alexander Memming2026-07-22
💻 informatique

The Three-Force Phase Diagram of Mixture-of Experts: Gradient Alignment Theory and Causal Veri cation on Mixtral 8×7B

Cet article introduit la métrique d'alignement de gradient inter-experts (Γ) pour démontrer que l'entraînement standard des mélanges d'experts, particulièrement dans Mixtral 8×7B, est fondamentalement piloté par une compétition structurelle à somme nulle causée par les effets négatifs combinés du couplage softmax et de la normalisation top-k, ce qui crée un attracteur d'alignement négatif persistant qui ne peut être surmonté qu'en supprimant ces contraintes architecturales spécifiques.

庆君 张2026-07-22
💻 informatique

An Effective Inter and Intra-Layerdependencies Based Communitydetection Model Using S-NOA and S2ASD-Munet.

Ce document propose un nouveau modèle de détection de communautés qui exploite l'algorithme d'optimisation Skellam Nutcracker (S-NOA) et un réseau de neurones convolutifs S2ASD-MUNet (SwishSERF Attention Spatial Drop-Macro Unit CNN) pour analyser efficacement les dépendances inter et intra-couches, atteignant un score de modularité élevé de 0,962.

Dheeraj Kumar Dubey, John Paul Martin, Keshab Nath2026-07-22
💻 informatique

MESH for Incremental Digital-physical system (MESH4ID): A Headset-Centred Virtual Reality Pipeline

Ce document présente MESH4ID, un pipeline de réalité virtuelle centré sur le casque, construit sur Unity/OpenXR, qui permet aux utilisateurs de capturer, gérer et reconstruire des environnements intérieurs en figeant les flux LiDAR en direct en instantanés traçables pour une inspection interactive et une génération de maillage à la demande au sein d'un cadre de VR immersif.

Simone Cantarelli, Daniela Francia, Gian Maria Santi, Alfredo Liverani2026-07-22
💻 informatique

SMPD: Self-Supervised Meta-Learning for Predictive IoT Compromise Detection with Few-Shot Adaptation

L'article propose SMPD, un nouveau cadre d'apprentissage méta auto-supervisé qui exploite des données temporelles multimodales et le pré-entraînement contrastif pour prédire les compromissions d'appareils IoT 24 à 48 heures à l'avance avec une grande précision et une adaptabilité à peu d'exemples, surpassant de manière significative les bases de référence existantes de détection d'intrusion dans des environnements à ressources limitées.

Anwer KALGHOUM, Sofien MHATLI2026-07-22
💻 informatique

Interpretable Audio Pattern Discovery in Keyword-Spotting Models via Waveform Optimization and Segment-Level Analysis

Cet article présente GRADV, un flux de travail d'analyse de signaux reproductible qui découvre et évalue les motifs audio de la classe cible dans les modèles de détection de mots-clés en optimisant les formes d'onde et en effectuant une analyse au niveau des segments, atteignant des taux de réussite élevés sans proposer de nouvelles architectures de reconnaissance de la parole.

Aleksandr Gertsen, Aleksandr Lenshin2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 informatique

Recovering Engineering-Change Traceability from Legacy CNC Work Orders: A Pydantic Schema and Few-Shot LLM Extraction Baseline

Cet article propose un schéma Pydantic et une base de référence de petit modèle de langage en quelques exemples (few-shot) pour extraire la traçabilité des changements d'ingénierie à partir d'ordres de travail CNC hérités, fragmentés, bilingues et tronqués, démontrant une validité de schéma élevée tout en révélant que les pré-prompts contextuellement ancrés dégradent la performance et que les filtres post-déterministes améliorent la précision sans affecter le rappel.

Chien-Yu Lin, Yuan-Ping Luh, YUH-WEN CHEN2026-07-21
💻 informatique

OptiVerse AI: Explainable Deep Learning and Three-Dimensional Retinal Reconstruction from Fundus Images for Early Retinal Disease Detection

OptiVerse AI est un système d'apprentissage profond explicable qui utilise EfficientNetB7 et Grad-CAM pour classifier la rétinopathie diabétique et reconstruire des structures rétiniennes 3D à partir d'images de fond d'œil standard, atteignant plus de 95 % de précision pour améliorer la détection précoce des maladies et la prise de décision clinique.

ABDELRAHMAN Elwelely2026-07-21
💻 informatique

RECON: A Recipe-Driven, Evidence-Fused, Neuro-Symbolic Multi-Agent Architecture for Autonomous Document Compliance Auditing across Heterogeneous Enterprise Repositories

Cet article présente RECON, une architecture multi-agents neuro-symbolique qui combine des règles déterministes, de la détection floue et du raisonnement par LLM avec un système de recettes piloté par YAML et un audit infalsifiable pour fournir des examens de conformité documentaire reproductibles, défendables et fusionnant les preuves à travers des référentiels d'entreprise hétérogènes.

Swapnil2026-07-21
💻 informatique

For foundation-model registration in correlative microscopy, cross-modal appearance matters more than field of view

Cet article démontre que pour le recalage en microscopie corrélative, la similitude d'apparence intermodale est un déterminant de succès plus critique que la gestion de l'échelle du champ de vision, comme en témoignent la performance supérieure des architectures de base entraînées de manière intermodale et l'échec des enveloppes naïves sensibles à l'échelle à surmonter les disparités d'apparence.

Frank Cai2026-07-21