📊 statistics
Regularization in Paired Comparison Models via Pseudo-Games and Phantom Players
本文引入了两种数据增强策略——分数伪博弈（fractional pseudo-games）和幻影玩家（phantom players），旨在为成对比较模型提供直观且具解释性的正则化，从而在有效稳定估计值并解决不可识别问题的同时，能够紧密复现标准岭正则化的结果。
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🤖 AI
Overlaying Governance: A Compositional Authorization Framework for Delegation and Scope in Agentic AI
本文提出了一种组合式治理框架，该框架通过引入递归委托、上下文边界和动态作用域的正式原语，旨在克服传统授权系统在管理智能体 AI（agentic AI）这种复杂的自主特性方面的局限性。
🔢 mathematics
Diagonal Condition in Multiplication Table of
本文研究了高斯整数环中的对角条件，并刻画了使得商环 满足该条件（即其乘法表中的单位元 1 仅出现在主对角线上）的具体高斯整数 。
💬 NLP
BaltiVoice: A Speech Corpus and Fine-tuned Whisper ASR System for the Balti Language
本文介绍了 BaltiVoice，这是首个公开可用的巴尔蒂语语音语料库以及经过微调的 Whisper ASR 模型，该模型将基于 Mozilla Common Voice 的 16.8 小时数据集的词错误率从 182.18% 的零样本基准显著降低至 30.07%。
🤖 machine learning
FFR: Forward-Forward Learning for Regression
本文介绍了 FFR，这是首个通过采用序数竞争优度、分层阶梯架构和层级预测，将具有生物学合理性的前向-前向算法应用于回归任务的框架，在实现接近反向传播准确度的同时，显著降低了内存和计算成本。
💻 computer science
SPOQ: Specialist Orchestrated Queuing for Multi-Agent Software Engineering
SPOQ 是一种创新的多智能体软件工程方法论，它集成了基于波形的拓扑调度、双重验证门控以及人类在环监督，旨在显著减少缺陷、消除规划周期，并在保持不同代码库高质量的同时实现大幅度的提速。
💻 computer science
Operationalizing Cyber Attack Prediction: A Gap-Prioritized Framework with Dataset and Model Selection Guidelines
本文通过分析 150 多个数据集和 200 项研究，旨在通过确定关键实施障碍、引入差距优先级框架并提供数据集选择与模型部署的可操作指南，来弥合 AI 驱动的网络防御领域中理论研究与实际部署之间的鸿沟。
💻 computer science
Can AI be Easy? Lessons Learned from the EZR.py Toolkit
本文认为，通过阅读并重构代码以创建一个极简且统一的 Python 工具包（EZR.py），可以发现简单的轻量级算法在表格软件工程优化任务中，其表现能够超越复杂的尖端工具，同时仅需显著更少的数据和计算资源。
💻 computer science
Beyond False Stability: High-Noise Drift Gating for Test-Time Adversarial Defenses in Vision-Language Models
本文引入了一种无需训练、即插即用的“漂移门控”（drift-gating）机制，该机制利用对抗样本在高噪声扰动下表现出的高度不稳定性来选择性地触发测试时防御，从而在不降低洁净准确率的情况下，显著改善了视觉语言模型的洁净-鲁棒性权衡。
💻 computer science
Optimal Design and Analytical Modeling of a Soft Fin-Ray Effect Gripper Finger Using the Finite Rigid Elements Method
本文提出了用于精细农业采摘的类鱼鳍结构（Fin-Ray-inspired）软体抓取器手指的最优设计与解析建模，利用有限刚性单元法实现了高精度力控制，并通过 ANSYS 仿真与实验测试进行了验证。