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Restricted Multimodal Oncology AI: Role-Aware Evidence Organisation and Cross-Domain Transfer Boundaries

Cet article démontre que dans les contextes d'oncologie multimodaux restreints avec des données limitées et hétérogènes, l'organisation de l'évidence par rôles auditable — consistant à assigner des rôles spécifiques et compacts aux entrées moléculaires, phénotypiques et cliniques — est un déterminant plus critique de la performance de transfert trans-domaine que la simple augmentation de l'échelle de représentation.

Jianhua Hu, Xinche Jin, yan Song, zhi chen, lin Xing2026-07-10
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Automated Meta-Analysis of Transcranial Magnetic Stimulation Based on GraphRAG: A Methodology Study

Cette étude propose une méthodologie basée sur GraphRAG pour la méta-analyse automatisée de la littérature sur la stimulation magnétique transcrânienne (TMS), laquelle utilise un découpage par titres, la construction de graphes de connaissances au niveau des articles et une recherche hybride afin d'atteindre une extraction de paramètres de haute précision et de réduire considérablement le temps requis pour la synthèse des preuves.

Yu Zhong, Jingna Jin, Xin Wang, Wang He, Tao Yin2026-07-10
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StructFix: A Structure-Aware Reasoning Framework for Automated Program Repair with Code Property Graphs

StructFix est un cadre de réparation automatique de programmes sensible à la structure qui améliore les modèles de langage masqués en intéant des graphes de propriétés de code afin de mieux capturer les dépendances de contrôle et de données, améliorant ainsi l'efficacité de la réparation et la robustesse translinguistique par rapport aux approches existantes basées sur les séquences de jetons.

Mengtian Cui, Yangfan Liu, Zhibo Lu, Yancui Hu, Peican Zhu2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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FedVIB–AGP: Defending Against Distributed Backdoor Attacks in Federated Learning via Variational Information Bottleneck and Activation-Gap Pruning

Le papier propose FedVIB–AGP, un cadre de réparation post-agrégation pour l'apprentissage fédéré qui combine la régularisation par goulot d'étranglement d'information variationnel pendant l'entraînement avec l'élagage par écart d'activation (Activation-Gap Pruning) pendant la réparation afin de supprimer efficacement les attaques par porte dérobée distribuées tout en maintenant une précision élevée pour la tâche saine.

Hanlei Zhou, Jie Kong, Yongjun Li2026-07-10
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Navigating the Prompt Space: Improving LLM Classification of Social Science Texts Through Prompt Engineering

Cet article démontre que, bien que la variation systématique des éléments d'ingénierie de prompt tels que les descriptions d'étiquettes, les incitations instructionnelles et les exemples de type few-shot puisse améliorer significativement la précision de la classification par les LLM pour les textes de sciences sociales, les gains de performance sont souvent marginaux au-delà d'augmentations minimales de contexte, peuvent parfois décliner avec un contexte excessif, et varient considérablement selon les modèles et les tâches, nécessitant une validation individuelle plutôt qu'un recours à des règles générales.

Erkan Gunes, Christoffer Florczak, Tevfik Murat Yildirim2026-07-10
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Detecting Cybersecurity Threats using Deep Learning: A Practical Approach

Cet article propose un cadre d'apprentissage profond multicouche pratique utilisant des CNN et des LSTM pour détecter les menaces de cybersécurité avancées en abordant des défis d'ingénierie critiques tels que le déséquilibre des données et en fournissant un guide pour une mise en œuvre évolutive et en temps réel dans les centres d'opérations de sécurité.

Jamal Khouya, Abdelkrim El Mouatasim2026-07-10
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An Intelligent YOLO26-Based Early Warning Framework for Drone Detection in Critical Infrastructure Surveillance

Cet article propose un cadre intelligent de détection de drones et d'alerte précoce en temps réel pour la surveillance des infrastructures critiques utilisant le modèle d'apprentissage profond YOLO26, qui est entraîné sur une base de données personnalisée multi-scénarios et évalué par rapport à des modèles de référence pour démontrer une précision et une vitesse supérieures dans l'identification de cibles de drones petites, lointaines et difficiles.

Younis Arrabi2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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Recursive Transport Topology Detects Structural Regime Transitions Associated with Behavioral Failure in World Models

Cet article démontre que l'analyse par indexation récursive (RIX) de la topologie de transport latente peut détecter des transitions de régime structurel dans les modèles du monde qui précèdent la défaillance comportementale, révélant que les représentations peuvent rester stables point par point alors que leur structure organisationnelle sous-jacente s'effondre sous la contrainte.

Jeffery Scott Allbright2026-07-10
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Tamarin (HSQ): Reversible Hierarchical KV-Cache Compression for LLM Inference

Tamarin (HSQ) introduit un schéma de compression du cache KV hiérarchique à trois niveaux et réversible qui route les jetons vers un niveau focal, des vecteurs de résumé appris et une archive basée sur le CPU afin d'atteindre une réduction de la mémoire GPU de 12 à 28× pour l'inférence de LLM à contexte long, tout en maintenant une perplexité et une précision de récupération proches de la ligne de base.

Alikhan Bazakov, Kirill Kiselev2026-07-10
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A Graded Autonomy Framework for Governing Agentic AI in Health Care

Cet article propose un cadre d'autonomie graduée, adapté de la norme automobile J3016, pour gouverner l'IA agentique dans le secteur de la santé en classant les systèmes à travers trois domaines et six niveaux afin de séparer la capacité de l'autorisation, comblant ainsi les lacunes de sécurité des métriques d'évaluation actuelles par le biais d'un exemple concret de gestion autonome du sepsis.

Sing Chee Tan, Vlada Rozova, Rebecca Jessup, Daniel Capurro2026-07-10