💻 Category

cs

2363 papers

💻 computer science

A Comprehensive Evaluation of Distributional Shift and Concept Drift Across Preprocessing Configurations, Domain Adaptation, and Representation Learning in GDM Prediction

Deze studie toont aan dat, ondanks uitgebreide experimenten met diverse preprocessing-strategieën, klassieke machine learning-modellen, domeinadaptatietechnieken en contrastieve deep learning-frameworks, voorspellingsmodellen voor Gestationele Diabetes Mellitus (GDM) die getraind zijn op cohorten van een enkele populatie universeel falen in het generaliseren over klinische settings vanwege ernstige concept drift in de conditionele relatie P(Y∣X)P(Y \mid X), waarbij prestaties pas herstelbaar zijn wanneer de trainingsdata zowel de bron- als de doelpopulatie bevat.

Sinda Besrour, Ghazal Rouhafzay, Latifa Saidi2026-08-19
💻 computer science

When the Device Decides: Calibration-Conditioned Suitability Estimation for Hybrid QAOA–Classical Max-Cut Pipelines

Dit artikel demonstreert dat kalibratie-geconditioneerde ruismodellen onthullen dat depth-1 QAOA universeel inferieur is aan klassieke greed-heuristieken over alle geteste Max-Cut instanties en IBM-devicegeneraties heen, terwijl het vaststelt dat device-geschiktheid voorspelbaar is vanuit de grafictopologie maar ononderscheidbaar tussen individuele gezonde chips van dezelfde generatie, waardoor het QSE-framework wordt verfijnd om de selectie op generatieniveau van hardware te prioriteren boven optimalisatie per device.

Boddu Rohan2026-08-19
💻 computer science

MetaFiLM-HTR: Writer-Adaptive Meta-Learning with FiLM Conditioning for Historical and Multilingual Handwritten Text Recognition

Dit artikel stelt MetaFiLM-HTR voor, een schrijversadaptief meta-leersframework dat FOMAML combineert met FiLM-conditionering en expliciete gradiëntroutering om snelle adaptatie tijdens de testtijd mogelijk te maken voor historische en meertalige handgeschreven tekstherkenning, waarbij significante reducties in de karakterfoutpercentage worden bereikt over diverse datasets door middel van geoptimaliseerde architectuur en zelfgesuperviseerde hulptaken.

Gaurav Harit2026-08-19
💻 computer science

Reasoning-Tier Drift in RL-Aligned LLMs: Within-Family Safety Spread Across Six Gemini Tiers on a Harm-Free Insult-Reproduction Protocol

Dit artikel introduceert TIERBLEED, een ongevaarlijk meetprotocol dat aantoont dat RL-gealigneerde veiligheidsbeleid binnen de Gemini-familie significante intra-familiale drift vertoont over zes redeneerniveaus, waarbij framingtechnieken en multi-tier/seed-strategieën deze inconsistenties kunnen exploiteren om milde beledigingen te reproduceren met succespercentages die de directe weigeringspercentages ver overstijgen.

Mohammadreza Rashidi2026-08-19
💻 computer science

An Efficient Attention-Gated Hybrid Transformer-CNN Framework for Plant Disease Segmentation In-the-Wild

Dit artikel stelt een efficiënt, op aandacht gebaseerd hybride Transformer-CNN-framework voor dat een hiërarchische Mix Transformer-encoder met ASPP en een aangepaste Cross-Scale Multimodal Attention Gate integreert om een state-of-the-art prestatie te bereiken bij de segmentatie van plantenziekten op de uitdagende PlantSeg-dataset, terwijl een compacte modelgrootte behouden blijft die geschikt is voor bronbeperkte edge-apparaten.

Sadam Hussain2026-08-19
💻 computer science

Predatory MoE: Serving Mixture-of-Experts with a Sequence-Local Expert Roster

Dit artikel stelt een sequentie-lokale expert-rosterstrategie voor die een kleine set experts per sequentie vastlegt om de geheugenvoetafdruk en het overdragen van experts tijdens het serveren van MoE-modellen drastisch te verminderen, waarbij een doorvoer die bijna gelijk is aan volledige residentie wordt bereikt met aanzienlijk minder resident gewichten door deze beperking consistent toe te passen tijdens zowel training als inferentie.

ChaeWoo Son2026-08-19