cs articles | Gist.Science

UniBYD: A Unified Framework for Learning Robotic Manipulation Across Embodiments Beyond Imitation of Human Demonstrations

Le papier propose UniBYD, un cadre unifié intégrant une représentation morphologique unifiée et un apprentissage par renforcement dynamique pour dépasser la simple imitation humaine et apprendre des politiques de manipulation robustes adaptées à diverses morphologies robotiques, validé par le nouveau benchmark UniManip qui démontre une amélioration significative des taux de réussite.

Tingyu Yuan, Biaoliang Guan, Wen Ye, Ziyan Tian, Yi Yang, Weijie Zhou, Zhaowen Li, Yan Huang, Peng Wang, Chaoyang Zhao, Jinqiao WangWed, 11 Ma💻 cs

Taming Preference Mode Collapse via Directional Decoupling Alignment in Diffusion Reinforcement Learning

Ce papier propose D²-Align, un cadre novateur qui atténue l'effondrement du mode de préférence dans l'apprentissage par renforcement des modèles de diffusion en corrigeant directionnellement le signal de récompense pour préserver la diversité générative tout en améliorant l'alignement avec les préférences humaines.

Chubin Chen, Sujie Hu, Jiashu Zhu, Meiqi Wu, Jintao Chen, Yanxun Li, Nisha Huang, Chengyu Fang, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Xiu LiWed, 11 Ma💻 cs

A Tale of 1001 LoC: Potential Runtime Error-Guided Specification Synthesis for Verifying Large-Scale Programs

Ce papier présente Preguss, un cadre modulaire qui combine l'analyse statique et les grands modèles de langage pour générer automatiquement des spécifications formules et vérifier l'absence d'erreurs d'exécution dans de grands programmes, réduisant ainsi l'effort de vérification humaine de 80,6 % à 88,9 %.

Zhongyi Wang, Tengjie Lin, Mingshuai Chen, Haokun Li, Mingqi Yang, Xiao Yi, Shengchao Qin, Yixing Luo, Xiaofeng Li, Bin Gu, Liqiang Lu, Jianwei YinWed, 11 Ma💻 cs

Low-rank Orthogonal Subspace Intervention for Generalizable Face Forgery Detection

Cet article propose SeLop, une méthode d'intervention dans un sous-espace orthogonal de rang faible qui, en éliminant les biais de corrélation fallacieux du modèle CLIP, améliore considérablement la généralisation et la robustesse de la détection de falsifications faciales avec un nombre minimal de paramètres.

Chi Wang, Xinjue Hu, Boyu Wang, Ziwen He, Zhangjie FuWed, 11 Ma💻 cs

Towards a Goal-Centric Assessment of Requirements Engineering Methods for Privacy by Design

Cet article propose une approche centrée sur les objectifs pour évaluer les méthodes d'ingénierie des exigences en matière de protection de la vie privée dès la conception, afin de mieux les adapter aux besoins spécifiques des organisations plutôt que de se limiter à leurs caractéristiques de processus.

Oleksandr Kosenkov, Ehsan Zabardast, Jannik Fischbach, Tony Gorschek, Daniel MendezWed, 11 Ma💻 cs

CovertComBench: A First Domain-Specific Testbed for LLMs in Wireless Covert Communication

Ce papier présente CovertComBench, le premier banc d'essai spécifique pour évaluer les capacités des grands modèles de langage dans le domaine de la communication discrète sans fil, révélant que bien qu'ils excellent dans la compréhension conceptuelle et la génération de code, ils peinent encore à effectuer les déductions mathématiques complexes nécessaires pour garantir la sécurité.

Zhaozhi Liu, Jiaxin Chen, Yuanai Xie, Yuna Jiang, Minrui Xu, Xiao Zhang, Pan Lai, Zan ZhouWed, 11 Ma💻 cs

Exploiting the Final Component of Generator Architectures for AI-Generated Image Detection

Cet article propose une méthode de détection des images générées par l'IA qui exploite les composants architecturaux finaux communs aux générateurs pour « contaminer » les images réelles et entraîner un classificateur capable de généraliser avec une grande précision à des générateurs jamais vus.

Yanzhu Liu, Xiao Liu, Yuexuan Wang, Mondal SoumikWed, 11 Ma💻 cs

RegionReasoner: Region-Grounded Multi-Round Visual Reasoning

Ce papier présente RegionReasoner, un cadre d'apprentissage par renforcement qui améliore le raisonnement visuel itératif en imposant un ancrage explicite dans des régions via des boîtes englobantes et une cohérence sémantique globale-locale, validé par un nouveau benchmark nommé RegionDial-Bench.

Wenfang Sun, Hao Chen, Yingjun Du, Yefeng Zheng, Cees G. M. SnoekWed, 11 Ma💻 cs

Optimal conversion from Rényi Differential Privacy to $f$ -Differential Privacy

Ce papier démontre que la règle de conversion optimale d'une garantie de confidentialité différentielle de Rényi (RDP) vers une confidentialité différentielle basée sur les fonctions $f$ est donnée par l'intersection des régions de confidentialité RDP, établissant ainsi la limite fondamentale de toute conversion noire sans perte d'information.

Anneliese Riess, Juan Felipe Gomez, Flavio du Pin Calmon, Julia Anne Schnabel, Georgios KaissisWed, 11 Ma💻 cs

Pathwise Test-Time Correction for Autoregressive Long Video Generation

Ce papier présente la Correction en Temps d'Exécution (TTC), une méthode sans entraînement qui utilise la première image comme ancre stable pour corriger les états intermédiaires et permettre la génération de vidéos longues de haute qualité avec des modèles autorégressifs distillés, surmontant ainsi les limitations des méthodes d'optimisation existantes.

Xunzhi Xiang, Zixuan Duan, Guiyu Zhang, Haiyu Zhang, Zhe Gao, Junta Wu, Shaofeng Zhang, Tengfei Wang, Qi Fan, Chunchao GuoWed, 11 Ma💻 cs

A 26-Gram Butterfly-Inspired Robot Achieving Autonomous Tailless Flight

Le papier présente AirPulse, un robot volant autonome de 26 grammes inspiré du papillon qui, grâce à une architecture de contrôle hiérarchique et des ailes conformes, réalise pour la première fois un vol stabilisé en boucle fermée en imitant les ondulations corporelles et les battements de basse fréquence caractéristiques de la locomotion lepidoptérienne.

Weibin Gu, Chenrui Feng, Lian Liu, Chen Yang, Xingchi Jiao, Yuhe Ding, Xiaofei Shi, Chao Gao, Alessandro Rizzo, Guyue ZhouWed, 11 Ma💻 cs

Multimodal Classification via Total Correlation Maximization

Cet article propose TCMax, une méthode de classification multimodale qui maximise la corrélation totale entre les caractéristiques et les étiquettes via une borne variationnelle, afin de résoudre le problème de compétition entre modalités et de surpasser les approches actuelles.

Feng Yu, Xiangyu Wu, Yang Yang, Jianfeng LuWed, 11 Ma💻 cs

Queer NLP: A Critical Survey on Literature Gaps, Biases and Trends

Ce sondage critique examine la littérature sur le NLP et les communautés LGBTQIA+, identifiant des tendances réactives et des lacunes méthodologiques tout en appelant à une approche plus proactive, inclusive et interdisciplinaire pour développer des technologies linguistiques plus justes.

Sabine Weber, Angelina Wang, Ankush Gupta, Arjun Subramonian, Dennis Ulmer, Eshaan Tanwar, Geetanjali Aich, Hannah Devinney, Jacob Hobbs, Jennifer Mickel, Joshua Tint, Mae Sosto, Ray Groshan, Simone Astarita, Vagrant Gautam, Verena Blaschke, William Agnew, Wilson Y Lee, Yanan LongWed, 11 Ma💻 cs

Algorithmic Collusion at Test Time: A Meta-game Design and Evaluation

Cet article propose un méta-jeu conçu pour évaluer l'émergence de la collusion algorithmique lors de la phase de test, en modélisant des agents avec des politiques préentraînées et des règles d'adaptation pour analyser leurs interactions stratégiques dans des jeux de prix répétés.

Yuhong Luo, Daniel Schoepflin, Xintong WangWed, 11 Ma💻 cs

ChimeraLoRA: Multi-Head LoRA-Guided Synthetic Datasets

ChimeraLoRA propose une méthode de synthèse de données combinant un LoRA partagé par classe et des LoRA spécifiques à chaque image, enrichis par une préservation des boîtes englobantes et un mélange Dirichlet, afin de générer des images diversifiées et détaillées qui améliorent la classification dans des scénarios à peu d'exemples.

Hoyoung Kim, Minwoo Jang, Jabin Koo, Sangdoo Yun, Jungseul OkWed, 11 Ma💻 cs

DOCFORGE-BENCH: A Comprehensive 0-shot Benchmark for Document Forgery Detection and Analysis

Le papier présente DOCFORGE-BENCH, le premier benchmark zéro-shot unifié pour la détection de falsification de documents, qui révèle que l'échec actuel des méthodes à être déployées directement est dû non pas à une mauvaise représentation des données, mais à un défaut de calibration des seuils de décision causé par la faible proportion de pixels falsifiés dans les images de documents.

Zengqi Zhao, Weidi Xia, En Wei, Yan Zhang, Jane Mo, Tiannan Zhang, Yuanqin Dai, Zexi Chen, Yiran Tao, Simiao RenWed, 11 Ma💻 cs

Multimodal Adversarial Quality Policy for Safe Grasping

Cet article propose le MAQP, un cadre intégrant un schéma d'optimisation de patchs hétérogènes et une stratégie d'équilibrage au niveau des gradients pour garantir une saisie robotique sûre et robuste en modality RGB-D face aux attaques adverses.

Kunlin Xie, Chenghao Li, Haolan Zhang, Nak Young ChongWed, 11 Ma💻 cs

Hardness of the Binary Covering Radius Problem in Large $\ell_p$ Norms

Cet article démontre que le problème du rayon de recouvrement sur les réseaux est NP-difficile pour des normes $\ell_p$ avec $p$ supérieur à environ 35,31, établissant ainsi la première preuve de dureté pour ce problème avec un paramètre explicite $p > 0$ .

Huck Bennett, Peter LyWed, 11 Ma💻 cs

Scaling Multilingual Semantic Search in Uber Eats Delivery

Ce papier présente un système de recherche sémantique multilingue et multi-verticals déployé en production chez Uber Eats, qui unifie la récupération des restaurants, plats et articles de grande consommation grâce à un modèle Qwen2 fine-tuné sur des centaines de millions d'interactions et optimisé avec des techniques d'apprentissage avancées comme MRL et des pertes combinées.

Bo Ling, Zheng Liu, Haoyang Chen, Divya Nagar, Luting Yang, Mehul ParsanaWed, 11 Ma💻 cs

A Hybrid Residue Floating Numerical Architecture with Formal Error Bounds for High Throughput FPGA Computation

Cet article présente une architecture numérique hybride à résidus flottants (HRFNA) conçue pour les FPGA, qui combine l'arithmétique résiduelle sans retenue avec une mise à l'échelle par exposant pour offrir une grande dynamique, des bornes d'erreur formelles et une efficacité matérielle supérieure aux normes IEEE 754, tout en démontrant des gains significatifs de débit et d'énergie sur des applications scientifiques.

Mostafa DarvishiWed, 11 Ma💻 cs

← Précédent Suivant →

cs