10285 papers
Deze paper presenteert een stabiel multi-drone GNSS-tracking-systeem voor maritieme robots dat, door middel van visuele detectie, multi-object tracking, triangulatie en een confidence-gewogen Extended Kalman Filter, nauwkeurige positiebepaling mogelijk maakt op het wateroppervlak en net daaronder.
Dit paper introduceert een realistischer probabilistisch certificeringskader voor SmoothLLM dat de strikte 'k-onstabiele' aanname vervangt door een '(k, ε)-onstabiele' definitie, waardoor betrouwbaardere veiligheidsgaranties tegen diverse jailbreak-aanvallen mogelijk worden gemaakt.
Dit paper introduceert Yo'City, een nieuw agentisch kader dat gebruikmaakt van grote modellen voor top-down planning en een iteratief verfijningsproces om gepersonaliseerde, onbeperkt uitbreidbare en realistische 3D-stadsscènes te genereren die de huidige state-of-the-art-methoden overtreffen.
Dit onderzoek toont aan dat het integreren van op fysica en detectorontwerp gebaseerde attention-masks in transformer-modellen de reconstructie en classificatie van lage-energie-neutrino's in het KM3NeT/ORCA-telescoop verbetert en effectieve fine-tuning tussen verschillende configuraties mogelijk maakt.
Dit paper introduceert een geautomatiseerde pipeline voor het genereren van grootschalige, psychologisch onderbouwde multi-turn jailbreak-datasets en toont aan dat GPT-modellen kwetsbaar zijn voor dergelijke contextuele manipulaties, terwijl Gemini 2.5 Flash uitzonderlijk robuust blijkt.
Dit paper presenteert een algoritme voor het berekenen van alle evolutionair stabiele strategieën in niet-ontaarde normale-spelvormen met drie of meer spelers.
Het paper introduceert RadDiff, een nieuwe methode voor eiwit-inverse vouwing die door middel van een op retrievals gebaseerd mechanisme en een kennisbewust diffusion-model de prestaties van bestaande methoden verbetert door tot 19% hogere sequentierecovery-rates te bereiken.
Dit artikel introduceert ForamDeepSlice, een hoog-accuraat deep learning-framework dat een ensemble van CNN-architecturen gebruikt om foraminiferasoorten te classificeren op basis van 2D micro-CT-slices, waarbij een testnauwkeurigheid van 95,64% wordt bereikt en een interactief dashboard voor praktische toepassing wordt ontwikkeld.
Dit artikel introduceert een raamwerk voor voorschrijvend onderhoud dat een causaal fundamenteel model integreert om als 'wat-als'-simulator te fungeren, waardoor de oorzaken van productiefouten niet alleen worden voorspeld maar ook begrepen en geoptimaliseerd kunnen worden via gerichte interventies om de algehele apparaateffectiviteit te verhogen.
Het paper introduceert AltNet, een methode die het plasticiteit-stabiliteitsdilemma in versterkingslering oplost door gebruik te maken van een paar tweelingnetwerken die om de beurt actief zijn, waardoor plasticiteit wordt hersteld zonder prestatieverlies tijdens resets.
Deze paper introduceert "Dual Randomized Smoothing", een raamwerk dat de beperking van een vaste globale ruisvariatie doorbreekt door per invoer een geoptimaliseerde variatie te voorspellen, waardoor zowel bij kleine als grote stralen aanzienlijk betere gecertificeerde robuustheid wordt bereikt dan met eerdere methoden.
Deze paper introduceert Graphectory, een grafgebaseerde methode voor het analyseren van het proces van agente softwaresystemen, die niet alleen inzicht geeft in hun redeneerstrategieën, maar ook door middel van realtime monitoring en interventies de oplossingskansen aanzienlijk verbetert.
Dit artikel introduceert Sparse Isotonic Shapley Regression (SISR), een geünificeerd raamwerk dat monotoon transformatie en sparsiteit combineert om de beperkingen van traditionele Shapley-waarden bij niet-lineaire afhankelijkheden en hoge dimensionaliteit te overwinnen en zo nauwkeurigere, stabielere en efficiëntere verklaringen voor AI-modellen te bieden.
Dit paper introduceert de Parallel Decoder Transformer (PDT), een architectuur die parallelle tekstgeneratie mogelijk maakt door een gefreezeerde decoder te verrijken met een planner-gestuurde latente werkruimte en een gesynchroniseerd multi-stream protocol voor interne coördinatie zonder externe orchestration.
Deze paper introduceert MaGRoad, een padgerichte methode voor robuuste extractie van wegnetwerken in off-road omgevingen, en presenteert tegelijkertijd het WildRoad-dataset om de bestaande beperkingen van bestaande modellen op te lossen.
Dit artikel introduceert SALVE, een unificerend raamwerk dat mechanische interpreteerbaarheid en modelbewerking combineert door middel van een sparse autoencoder en Grad-FAM om neurale netwerken te ontdekken, valideren en permanent te controleren via precisie-ingrepen in de gewichtenruimte.
Deze survey biedt een overzicht van de adaptatie van agenten op basis van grote taalmodellen na het vooraf trainen, waarbij een vierparadigmatisch raamwerk wordt gebruikt om methoden voor post-training, adaptief geheugen en vaardigheden te structureren, vergelijken en evalueren.
Dit paper introduceert LaMer, een Meta-RL-framework dat grote taalmodelagenten in staat stelt om actief te exploreren en zich zonder gradiëntupdates aan te passen aan omgevingsfeedback, wat leidt tot aanzienlijke prestatieverbeteringen en betere generalisatie vergeleken met traditionele RL-baselines.
Dit paper introduceert Re-Depth Anything, een testtijd-framework dat monokulaire diepsschatting verbetert door foundation modellen te combineren met grote 2D-diffusiemodellen via zelftoezicht op basis van hersynthese van belichting en Shape-from-Shading, zonder labels te vereisen.
Deze studie toont aan dat reasoning-modellen in Text-to-SQL-systemen op Google BigQuery 44,5% minder data verwerken en kosten-effectiever zijn dan niet-reasoning-modellen, terwijl snellere uitvoering niet noodzakelijk leidt tot lagere cloud-kosten door grote variatie in query-inefficiëntie.