提出 CogDrift-4D 分层 4D Transformer 框架，用 18 个月七次无脚本多模态交互数据构建 Batch×Session×Time×Feature 张量，通过会话内回归斜率与跨会话递归交叉注意力建模行为衰退，配合质量门过滤噪声，实现轻度认知障碍检测（准确率 0.733），为居家实时痴呆筛查提供可扩展方案。

#multimodal #healthcare

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行业落地arXiv cs.LG4 天前

Clinically Interpretable Biological Age Estimation Using CatBoost and SHAP with Continuous and Categorical Features from NHANES

该研究基于NHANES近2.5万成年人数据，用CatBoost结合44项人口学、实验室、体检与生活方式特征（含分类变量）估计生物学年龄，并提出在SHAP依赖图上自动量化特征取值范围、效应幅度与零交叉阈值的流程。模型估计年龄与真实年龄相关r=0.798，提升了可解释性与可复现性，为衰老研究与精准健康提供可扩展方法基础。

#shap #catboost

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EEG-Based Prediction of Music Enjoyment Using Deep Learning with Explainable Temporal Analysis

该研究将音乐愉悦度预测建模为回归问题，基于MUSIN-G公开数据集（20名听众128通道EEG），在跨被试协议下对比六种深度学习模型，DeepConvNet、CNN-LSTM和GNN-CNN取得最低MAE（0.97-0.99），TCN相关性最高（r=0.21），并用梯度与遮挡方法解释时间片段贡献，为EEG情感回归提供可复现基准。

#eeg #deep-learning

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Semantic Alignment of EEG and Text: A Contrastive Learning Framework for Decoding Imagined Speech

该研究将多模态对比学习框架用于脑电想象语音解码，把EEG信号与冻结文本编码器的语言表征在嵌入空间中对齐，在Chisco数据集39类意图上取得与闭集分类器相当的性能，并支持相似度检索、可靠性排序与语义结构评估，为自然化脑机接口提供新路径。

#eeg #contrastive-learning

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KNOU-Flood: Advancing global streamflow forecasting with lead-aware probabilistic machine learning

KNOU-Flood 在 AIFL 开源配方基础上做受控扩展：保持单层 LSTM 与两阶段迁移学习，改用 424 天输入窗、lead-aware 预报输入、加入 GraphCast 作为第二预报源，并用 fair CRPS 训练隐噪声集成。在 2099 个流域上，LT1/LT10 中位 KGE' 达 0.65/0.48，优于基线，且揭示预报输入协议是 lead-time 衰减主因。

#streamflow-forecasting #lstm

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Multimodal AI Detection for Math-Heavy Scientific Text

研究指出仅靠PDF文本的AI检测器在数学密集内容上准确率大幅下降，而LaTeX格式信息可显著提升检测效果。作者提出基于截图的图像检测器SnapJudge，在0.1%误报率下对证明和正文的检测率达92%和93%，优于Pangram 4，并开源数据、模型与代码。

#ai-detection #multimodal

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PremiseCheck: Efficient Fact-Checking of Human and AI Peer Reviews

提出 ReviewFact 基准与 PremiseCheck 框架，用于检测人类或 AI 审稿意见中对论文内容的事实性误述。做法是让 LLM 将评论改写为显式前提，再用廉价判定模型逐条对照论文核验，在 NLP、机器学习与自然科学三个领域以约一半成本达到前沿 LLM 的准确率。

#fact-checking #peer-review

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PEDBench: Can Speech Models Detect Phonetic Errors?

PEDBench 是首个音素级错误检测基准，涵盖儿童真实发音错误、演员脚本错误和 TTS 合成错误三类数据，由两名语音标注员校验。评测 13 个主流语音模型发现其检测精度低、误报率高，即使受控条件也不可靠；基于合成数据微调的语音语言模型在词级 PED 上超越商业与开源基线，但仍存在仿真到真实的域差距。

#speech #benchmark

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MeddeX: A Retrieval-Augmented LLaMA-3 System with Gemini Vision for Evidence-Backed Medical Report Analysis

MeddeX 是一个医疗报告分析系统，将 QLoRA 微调的 LLaMA-3 8B 与 RAG 及 Gemini Vision 多模态层结合，支持文本 PDF、扫描件和放射影像，提供有证据支撑的摘要、报告内检索与纵向对比。相比基线模型 ROUGE 与 BLEU 显著提升，展示领域微调在临床辅助决策中的实用价值。

#rag #llm

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Real-time Chatbot Romance Scam Detection in Stage Classification

该研究基于 Line Messaging API 开发实时聊天机器人，利用大语言模型结合社会科学中的七阶段理论，识别恋爱诈骗所处阶段，并在检测到风险时给出阶段解释与防范建议，为真实场景中的反诈应用提供可行方案。

#llm #application

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A Large-Scale Dataset for Multi-Class Financial News Classification in Brazilian Portuguese

该论文发布约16万篇巴西葡萄牙语金融新闻的大规模语料库，填补该领域数据集稀缺的空白。作者用人工和LLM两种方式标注子集，并对比余弦相似度、KNN和FAISS三种语义检索分类方法。结果显示任务对标签质量和类别分布高度敏感，人工标注下KNN最佳（准确率47.3%），LLM标注下F1骤降至约20%，凸显高质量人工标注的必要性。

#nlp #dataset

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行业落地arXiv cs.AI4 天前

Deep Reinforcement Learning for HPC Job Scheduling: A Statistical Evaluation

该论文用统计框架评估六种深度强化学习（PPO/A2C/DQN，含/不含动作掩码）在真实 Slurm HPC 作业调度中的表现，并加入掩码随机对照。结果显示同构负载下掩码DRL未显著优于对照，异构负载下MaskablePPO三项指标均改善，最大有界减速比LCFS低22%。强调需用掩码随机基线区分'能跑完'与真实调度收益。

#reinforcement-learning #hpc

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