arXiv:2605.09076v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Large language model (LLM) agents increasingly collaborate over peer-to-peer networks to improve their reliability. However, these same intera...
arXiv:2608.28810v1 Заимствование данных внешнего контроля может повысить эффективность клинических испытаний, особенно когда начисление пациентов затруднено. Настойчивая проблема заключается в том, ка...
arXiv:2608.29029v1 Анонс Тип: новая Аннотация: Совместно встраиваемые предиктивные архитектуры (JEPA) продемонстрировали большой потенциал для изучения компактных прогностических представлений, и LeWo...
arXiv:2608.27795v1 Announce Type: new Abstract: Robust perception is essential for the deployment of autonomous underwater robots. However, optical cameras become unreliable under poor illumination an...
arXiv:2608.13463v2 Современные модели классификации изображений превосходят при обучении на отдельных наборах данных для конкретных задач, но часто изо всех сил пытаются обобщить по доменам и уровням ...
arXiv:2608.25968v1 Анонс Тип: новая Аннотация: Процессы принятия решений Робуста Маркова (RMDP) обобщают классические MDP, позволяя неопределенность в вероятностях перехода и оптимизируя их в худшем с...
arXiv:2608.22996v1 Анонс Тип: новый Абстракт: Модели языка зрения (VLM) хорошо выполняют различные задачи на языке зрения, но визуальные кодеры на основе трансформатора разделяют изображения на изобра...
arXiv:2608.21172v1 Анонсированная тонкая настройка позволяет крупным языковым моделям адаптироваться на периферийных устройствах без централизации частных данных, но практические развертывания должны ...
arXiv:2606.17168v3 Когда весы LLM открыты или тонкая настройка доступна через API, подавления опасных знаний и тенденций недостаточно: удаление должно быть достаточно глубоким, чтобы противник не мог ...
arXiv:2608.19377v1 Announce Type: new Abstract: Bayesian inference via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) provides effective parameter estimation, but its real-time application in complex physical system...
arXiv:2608.19710v1 Надежное подводное роботизированное восприятие остается трудным, потому что оптические изображения ухудшаются под мутностью, зависящим от длины волны ослаблением, низкой освещенност...
arXiv:2608.16965v1 Announce Type: new Abstract: The dominance of majority classes in real-world datasets poses a fundamental challenge to randomized neural networks, often biasing decision boundaries ...
arXiv:2608.19073v1 Announce Type: cross Abstract: An agent still learning its environment should be cautious while ignorant and bold once confident. The entropic value-at-risk captures this through a ...
arXiv:2608.18102v1 Announce Type: cross Abstract: The widespread adoption of large language models (LLMs) has intensified the demand for principled methods to distinguish human from machine-generated ...
arXiv:2608.18914v1 Announce Type: new Abstract: Composite likelihood (CL) methods provide a computationally efficient alternative to full likelihood inference for complex multivariate models by replac...
arXiv:2608.18735v1 Announce Type: new Abstract: Extreme value theory provides a fundamental framework for modeling rare and extreme events; however, threshold selection remains a persistent challenge,...
arXiv:2608.18585v1 Announce Type: new Abstract: Vision-based industrial anomaly detectors are calibrated on one distribution but may be deployed on another that differs in illumination, fixture placem...
arXiv:2608.17447v1 Announce Type: new Abstract: With the rapid development and adoption of 3D Gaussian Splatting (3DGS), the need for effective copyright protection has become increasingly critical. E...
arXiv:2608.14773v1 Announce Type: new Abstract: The efficient-KAN literature---covering Chebyshev, wavelet, and radial-basis-function variants of the original Kolmogorov-Arnold Network---has been benc...
arXiv:2608.14973v1 Announce Type: cross Abstract: Heart rate and respiration rate are crucial vital signs. We present CORAL to address challenges in automating continuous vital sign monitoring 1) in-h...