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9 histoiresInnovation
Radiology Vision-Language Models Show Hidden Failures Under Data Shifts, Preprint Finds
A new preprint reports that medical vision-language models can appear reliable on familiar data while failing cross-dataset transfer, multimodal alignment and shortcut tests.arxiv.orgInnovation
ProViP uses head-aware pruning to cut visual tokens in vision-language models
A new arXiv preprint proposes ProViP, a training-free method that progressively removes redundant visual tokens and focuses pruning on the attention heads most useful for selecting critical visual information. In one reported LLaVA-1.5-7B experiment, it retained 95.9% of the original performance while delivering a…arxiv.orgInnovation
Frozen Hematology AI Models Lose Accuracy and Calibration Under Acquisition Shift, Study Finds
An audit of 15 frozen hematology, pathology and general-vision foundation models reports steep drops in cross-dataset accuracy and confidence calibration when white-blood-cell images come from different acquisition conditions.arxiv.orgInnovation
LiDAR-SAM2 uses a video foundation model to create 4D LiDAR labels without human annotation
A new preprint introduces LiDAR-SAM2, which transfers video segmentation from SAM2 to temporally consistent 4D LiDAR labeling using multi-view projection and spatio-temporal aggregation.arxiv.orgInnovation
SHIFT-LLM reports a training-free way to recover accuracy after pruning LLM layers
A new preprint describes SHIFT-LLM, a post-pruning correction method that uses lightweight linear adapters to approximate the computations removed from large language models. The authors report accuracy gains of up to 15.7 points on Llama-3.1-8B-Instruct across seven zero-shot benchmarks.arxiv.orgInnovation
YOLOEZ propose un flux de travail sans code pour l'inspection des défauts structurels basée sur l'IA
Un nouvel article présente YOLOEZ, un outil graphique open source qui combine l'étiquetage d'images, l'entraînement de modèles YOLO et l'inférence de défauts en un seul flux de travail sans code pour l'inspection structurelle.arxiv.orgInnovation
A lightweight AI vision system extracts sidewalk paths for low-power micromobility devices
A new arXiv preprint reports a compact monocular-vision pipeline that identifies sidewalk paths and plans routes on CPU hardware. In the authors’ tests, its SegFormer-B0 model reached a hand-annotated intersection-over-union score of 0.946 at 11.7 milliseconds per frame, while image-space midpoint planning produced…arxiv.orgInnovation
PointRL reports improved point-level grounding for vision-language models
An arXiv paper introduces PointRL, a reinforcement-learning method that uses hidden annotation evidence to train vision-language models to point more reliably at targets.arxiv.orgInnovation
VGA-BenchV2 expands evaluation of AI-generated video quality and aesthetics
A new preprint introduces VGA-BenchV2, a benchmark built from 1,016 prompts, more than 60,000 videos and 36,000 human annotations across 12 video-generation models. Its evaluators are also designed to guide reinforcement-learning fine-tuning.arxiv.org
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