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💻 computer science

When Does Context Help Machine Vision? Decomposing the Risk and Reliability of Contextual Conditioning in Vision-Language Models

Este artigo analisa sistematicamente o condicionamento contextual em modelos de visão-linguagem através de diversas arquiteturas e conjuntos de dados, revelando que, embora o prompting em nível de domínio seja consistentemente benéfico, o condicionamento contextual completo por imagem carrega alta variância e riscos de sobreajuste, com sua utilidade sendo primariamente impulsionada pela escala do modelo e pela precisão basal.

Alaa Alahmadi2026-07-13
💻 computer science

Mining AI-Assisted Course Design Workflows at Production Scale

Este artigo apresenta o primeiro estudo em escala de produção de design de cursos assistido por IA ao minerar um conjunto de dados preservador de privacidade do CourseFactory para extrair quatro superfícies de fluxo de trabalho, demonstrando que modelos de triagem de qualidade estrutural e de roteamento de item para tarefa melhoram significamente a eficiência e a precisão da revisão, ao mesmo tempo em que confirmam que o texto de prompt retido não adiciona nenhum sinal mensurável.

Aleksandr Volkov, Taras Pustovoy, Dmitriy Istomin, Viacheslav Istomin, Tatiana Otbetkina2026-07-13
💻 computer science

Recovery Dynamics and Persistent Structural Excursion in Disrupted World Models

Este estudo demonstra que, embora trajetórias bem-sucedidas e falhas em um modelo de mundo interrompido exibam dinâmicas de recuperação distintas — tais como menor entropia de caminho e menos excursões estruturais —, esses padrões de trajetória completa não podem ser previstos de forma confiável a partir de prefixos iniciais, distinguindo assim os desafios de detecção de regime, monitoramento de recuperação e predição de rollout individual.

Jeffery Scott Allbright2026-07-13
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H. Dilpriya's Momentum (HDM) : A Multi-Strategy Gradient-Aligned Optimizer with Adaptive Per-Parameter Corrections, Cosine-Annealed Scheduling, and Convergence Guarantees for Deep Neural Networks

Este artigo introduz o H. Dilpriya's Momentum (HDM), um novo otimizador multiestratégia que combina correções adaptativas por parâmetro com agendamento de recozimento de cosseno para alcançar garantias de convergência rigorosas e alinhamento de gradiente de estado da arte, demonstrando desempenho superior tanto em problemas sintéticos mal condicionados quanto em benchmarks de aprendizado profundo como MNIST e CIFAR-10.

Janaka Ishan Senarathna2026-07-13
💻 computer science

Understanding Behavioural Risk Signals in Socio-Technical Work Systems Using Explainable Machine Learning

Este estudo demonstra que o uso de aprendizado de máquina explicável para analisar dados de clima de segurança ao nível de item revela padrões de risco comportamental não lineares e dependentes de limiares, impulsionados pela responsividade da gestão, treinamento e experiência, desafiando os modelos tradicionais de agregação linear e oferecendo uma base mais precisa para a prevenção proativa de acidentes.

Omid Akbarzadeh, Parisa Moshashaei, Rasoul Ahmadpour, Mohammed Qadir Ali, Seyed Shamseddin Alizadeh2026-07-13
💻 computer science

ℓ0-Regularized Quadratic Surface Support Vector Machines

Este artigo propõe uma máquina de vetores de suporte de superfície quadrática (QSVM) esparsa com regularização ℓ0\ell_0 para abordar problemas de sobreajuste e interpretabilidade em classificação não linear livre de kernel, introduzindo um algoritmo de decomposição de penalidade com garantias comprováveis de otimalidade e convergência que demonstra desempenho competitivo e esparsidade em conjuntos de dados de referência e de crédito do mundo real.

Ahmad Mousavi, Ramin Zandvakili, Zheming Gao2026-07-13
💻 computer science

AI-Driven Multimodal Communication Framework for Inclusive Classrooms: A PRISMA-Based Systematic Review for Deaf Learners

Este artigo apresenta uma revisão sistemática baseada em PRISMA que revela as limitações das atuais soluções centradas na audição para alunos surdos e propõe um framework de comunicação multimodal impulsionado por IA, integrando reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural e geração de língua de sinais para permitir suporte visual em tempo real e alcançar uma inclusão significativa em sala de aula.

shahir vk2026-07-13
💻 computer science

Empty scaffold allocation bias in molecular distribution shift evaluation

Este artigo revela que os métodos padrão de avaliação baseados em arcabouços introduzem um viés de alocação oculto ao tratar incorretamente moléculas "sem arcabouço" quimicamente heterogêneas como uma única unidade, o que distorce as métricas de generalização em benchmarks comuns, e propõe um reparo "Consciente do Arcabouço Vazio" para restaurar a representação equilibrada e a avaliação de desempenho precisa.

Tao Song, Yong Wang, Shuang Wang, Xun Wang2026-07-13