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💻 computer science

Adaptive-Hazard Bayesian Online Change-Point Detection for Text Streams: A Dirichlet-Multinomial Formulation

Cet article propose une méthode de détection de points de rupture bayésienne en ligne à risque adaptatif pour les flux de texte qui ajuste dynamiquement les probabilités de réinitialisation en fonction de la dérive de la distribution lexicale via une formulation de Dirichlet-multinomiale, démontrant une amélioration des performances de détection et une réduction du délai, particulièrement dans les scénarios impliquant des changements lexicaux graduels ou faibles.

Muhammad Ali Gunawan, Amalia Fitri2026-07-10
💻 computer science

Large scale IoT Intrusion Detection using Isolation Forest and Mutual Information based Feature Selection

Cet article démontre qu'un algorithme de Forêt d'Isolement combiné à une sélection de caractéristiques basée sur l'Information Mutuelle surpasse les méthodes d'Autoencodeur et d'Ensemble dans la détection d'intrusions IoT à grande échelle en atteignant une précision, un score F1 et une AUC supérieurs tout en maintenant une complexité computationnelle plus faible sur le jeu de données NF-ToN-IoT-v3.

siddharth Ghansela2026-07-10
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Temporal Multi-Signal Fusion for Token-Level Hallucination Detection

Cet article propose une approche de fusion multi-signaux temporelle qui traite l'hallucination comme un problème de labellisation de séquence en utilisant un BiGRU pour combiner les statistiques textuelles, l'implication NLI et la surprisal du modèle de langage, atteignant une amélioration significative de l'AUC de 0,840 sur RAGTruth en exploitant le contexte temporel plutôt que la capacité du modèle, tout en maintenant son efficacité sur les modèles fermés et inédits.

Igor Itkin2026-07-10
💻 computer science

A Risk-Oriented Verification and Validation Framework for Hallucination Detection in Public-Sector LLM Systems

Cet article propose un cadre de vérification et de validation orienté vers le risque qui transforme la détection des hallucinations dans les LLM du secteur public d'un pur défi technique en un enjeu de gouvernance, en introduisant un indice de risque composite pour guider les décisions opérationnelles telles que le report ou l'escalade humaine, garantissant ainsi la certitude juridique et la responsabilité administrative.

Nguyen Binh2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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Forecasting the Onset of Hallucination: Causal, Token-Level, Black-Box Survival Analysis During Generation

Cet article introduit un cadre d'analyse de survie causal au niveau du jeton qui prévoit avec succès l'apparition des hallucinations dans les grands modèles de langage avant qu'elles ne surviennent, atteignant un AUROC de 0,777 en détectant la dérive de nouveauté textuelle et en fournissant des avertissements environ 11 jetons plus tôt que les détecteurs post-hoc traditionnels.

Igor Itkin2026-07-10
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NPDO: Neural Prediction Direction Optimizer for Fast VVC Intra Coding

Cet article propose NPDO, un cadre neuronal hybride combinant l'extraction de caractéristiques multi-échelles avec des architectures de CNN hiérarchique et de Vision Transformer pour élaguer intelligemment l'espace de recherche de la prédiction intra VVC, atteignant une réduction de 54,0 % du temps d'encodage avec seulement une augmentation de 1,18 % du BD-Rate par rapport à la référence VTM 23.0.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-10
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ADONIS: Adaptive Digital Twin-Driven Orchestration for Network-Intelligent Slicing in 6G Edge Environments

Ce document propose ADONIS, un cadre décentralisé pour le découpage de réseau (network slicing) 6G qui exploite une architecture de jumeau numérique fédérée à la périphole et hiérarchique, un ordonnanceur par réseau de neurones graphiques spatio-temporels, ainsi qu'un nouveau protocole de codage delta afin de minimiser la surcharge de synchronisation et les violations d'SLA tout en garantissant la convergence de l'allocation des ressources.

Aritrik Ghosh2026-07-10
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Mining Focus-Aware Dense Subgraphs in Dynamic Multilayer Networks with Adaptive Updates

Ce document propose le cadre FAADS (Focus-Aware Adaptive Dense Subgraph), qui extrait efficacement des sous-graphes denses de haute qualité dans des réseaux multicouches dynamiques grâce à un mécanisme de mise à jour incrémentielle, atteignant des améliorations de vitesse significatives par rapport aux méthodes de pointe tout en maintenant une qualité de densité quasi optimale.

Huang Qibao¹, Rao Linghong¹，2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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Deep Learning for Student Outcomes Temporal Deep Learning for Student Outcome Prediction: Comparing Multi-Task and Single-Task Approaches on the OULAD Dataset

En utilisant le jeu de données OULAD, cette étude démontre que si les modèles BiLSTM surpassent les bases de référence de type gradient boosting dans la prédiction des résultats de réussite/échec et d'abandon des étudiants, les architectures d'apprentissage multi-tâches n'apportent aucun avantage significatif par rapport aux approches mono-tâche malgré une corrélation modérée entre les tâches, suggérant que ces résultats reposent sur des schémas comportementaux partiellement distincts.

Haili Qin, Chuanxia Zhang, Linkai qi2026-07-10