Articles vérifiés par les auteurs

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🤖 machine learning

Test-Time Graph Search for Goal-Conditioned Reinforcement Learning

Ce papier introduit la recherche de graphe au moment du test (TTGS), un wrapper de planification léger et sans entraînement qui exploite la structure géométrique inhérente des politiques existantes d'apprentissage par renforcement conditionnées par un objectif hors ligne pour améliorer considérablement les taux de réussite sur des tâches à long horizon sans nécessiter de supervision supplémentaire ni de mises à jour de paramètres.

Evgenii Opryshko, Junwei Quan, Claas Voelcker, Yilun Du, Igor Gilitschenski2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ

💰 quantitative finance

Hedging Options on Asset Portfolios against Just One Underlying Asset in the Presence of Transaction Costs

Cette étude examine la stratégie de couverture optimale pour des options sur un portefeuille à deux actifs en présence de coûts de transaction, démontrant par simulation que la couverture avec un actif corrélé mais non sous-jacent peut être préférable à la couverture avec l'actif correct si la corrélation est suffisamment élevée et les coûts de transaction suffisamment faibles, tel que déterminé par des métriques de valeur ajustée au risque.

Erina Nanyonga, Matt Davison2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ

⚡ electrical engineering

Do Synthetic Brain MRIs Reliably Improve Tumour Classification? A StyleGAN2-ADA Class-Plane Augmentation Study on BRISC 2025

Cette étude démontre que, bien que les IRM cérébrales synthétiques générées par StyleGAN2-ADA n'améliorent pas universellement la classification des tumeurs dans toutes les architectures de modèles, elles procurent une augmentation statistiquement significative de la précision pour MobileViTV2 lors de l'utilisation d'un filtrage dans l'espace des caractéristiques à un ratio réel-synthétique de 1:1, soulignant ainsi que l'utilité de l'augmentation dépend du classifieur spécifique et de la configuration des données plutôt que de la fidélité visuelle seule.

José Rafael Noriega Cedeño2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ

🔬 materials science

Excitonic optical interface for GHz-THz collective excitations in a van der Waals magnet

Cette étude démontre que les résonances excitoniques dans l'antiferromagnétique de type van der Waals CrSBr servent d'interface optique large bande unifiée pour les excitations collectives de magnons GHz et de phonons THz en activant transitoirement un exciton nominellement sombre via une modulation de la réponse diélectrique pilotée par des bosons.

Sophie Bork, Richard Leven, Vincent Wirsdörfer, Alessandro Ferretti, Rafael R. Rojas-Lopez, Mattia Benini, David Maximil (…)2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ

🔭 astrophysics

Superrotation and Jet Migration in Simulations of Jupiter's Convective Zone and Weather Layer

En mettant en œuvre des simulations de convection anélastique en 3D de Jupiter qui isolent ou couplent la zone de convection profonde avec une couche météorologique peu profonde, l'étude révèle que les colonnes de Busse entraînent une superrotation équatoriale tandis que l'homogénéisation de la vorticité potentielle génère des jets aux hautes latitudes qui migrent lentement vers les pôles, la couche météorologique modifiant considérablement l'équilibre du vent thermique et l'alignement des jets.

Loren Matilsky, Geoffrey Vallis, Matthew Browning, Nicholas Brummell2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ

⚛️ high-energy theory

Note on higher spins and holographic symmetry algebra

Ce papier étend l'algèbre de symétrie holographique pour les gravitons et les gluons en démontrant que les particules de spin supérieur conformes molles génèrent une sous-algèbre $w_{\infty}$ (et une $S$ -algèbre pour les particules colorées) qui ne commute pas avec la sous-algèbre standard $w_{1+\infty}$ , un résultat vérifié via des amplitudes MHV à l'arbre et étendu aux constantes cosmologiques non nulles.

Shamik Banerjee, Suman Guchait, Raju Mandal, Sudhakar Panda2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ

💬 NLP

From Correctness to Preference: A Framework for Personalized Agentic Reinforcement Learning

Ce papier propose un cadre unifié pour l'apprentissage par renforcement agentique personnalisé intégrant l'optimisation de politique découplée de récompense ancrée personnalisée (PARPO), un modèle de récompense désintriqué des préférences, et une mémoire graphique d'évolution des compétences alignée sur les préférences (PSGM) afin de traiter efficacement les préférences utilisateurs hétérogènes et d'améliorer les performances des agents dans divers scénarios de planification et d'utilisation d'outils.

Ranxu zhang, zeyang li, Jiacheng Huang, Rui Zhang, Xiaozhou Xu, sun zhe, Yanyong Zhang, Chao Wang2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ

💻 computer science

Measuring Database Unfairness via Dependency Quantification Under Differential Privacy

Cet article propose un cadre formel et trois mesures complémentaires pour quantifier l'injustice des bases de données sous le régime de la confidentialité différentielle, en offrant des algorithmes préservant la vie privée qui approximent efficacement les évaluations de biais non privés tout en maintenant de solides garanties de confidentialité.

Mariia Vologdin, Yuchao Tao, Amir Gilad2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

An Open-Source Training Dataset for Foundation Models for Black-box Optimization

Ce papier présente BBO-Pile, le premier jeu de données open-source à grande échelle contenant plus de 500 000 trajectoires d'optimisation sur 3 095 fonctions boîte noire, et démontre que les modèles de fondation entraînés sur ces données peuvent apprendre et imiter efficacement des stratégies d'optimisation boîte noire grâce à un pré-entraînement évolutif.

Aaron Klein, Herilalaina Rakotoarison, Luca Thale-Bombien, David Salinas2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ

💬 NLP

Fine-Tuning Causal LLMs for Text Classification: Embedding-Based vs. Instruction-Based Approaches

Cet article démontre que, pour la classification de texte à étiquette unique sous contrainte de ressources, le fine-tuning de modèles de langage causaux avec une tête de classification sur les embeddings du dernier token est nettement plus économe en paramètres que l'instruction tuning, tout en offrant des performances comparables ou supérieures à la fois aux modèles de langage causaux instructionnés et aux modèles BERT spécifiques au domaine.

Amirhossein Yousefiramandi, Ciaran Cooney2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ

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