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Exploring Semantic Labeling Strategies for Third-Party Cybersecurity Risk Assessment Questionnaires

Este artículo propone y evalúa una estrategia de etiquetado semántico híbrido y semi-supervisado que utiliza modelos de lenguaje grande y clustering para organizar cuestionarios de evaluación de riesgos de terceros, demostrando que este enfoque mejora la recuperación de preguntas relevantes y reduce significativamente los costos computacionales en comparación con los métodos tradicionales basados en palabras clave.

Ali Nour Eldin, Mohamed Sellami, Walid Gaaloul + 1 more2026-03-05🤖 cs.AI

Improving Medical Visual Reinforcement Fine-Tuning via Perception and Reasoning Augmentation

Este trabajo presenta VRFT-Aug, un marco de ajuste fino por refuerzo visual diseñado para el dominio médico que, mediante estrategias de inyección de conocimiento previo, refinamiento de políticas y recompensas informadas, mejora significativamente tanto la percepción visual como el razonamiento estructurado en comparación con los métodos tradicionales.

Guangjing Yang, ZhangYuan Yu, Ziyuan Qin + 7 more2026-03-05🤖 cs.AI

To Think or Not To Think, That is The Question for Large Reasoning Models in Theory of Mind Tasks

Este estudio demuestra que los Modelos de Razonamiento Avanzado no superan consistentemente a los modelos estándar en tareas de Teoría de la Mente debido a fallos en el pensamiento lento y a la dependencia de atajos de opción múltiple, lo que indica que se necesitan capacidades únicas más allá de los métodos de razonamiento actuales para lograr una comprensión social robusta.

Nanxu Gong, Haotian Li, Sixun Dong + 3 more2026-03-05🤖 cs.AI

Overcoming the Combinatorial Bottleneck in Symmetry-Driven Crystal Structure Prediction

Los autores proponen un marco generativo impulsado por la simetría que combina modelos de lenguaje grandes y una búsqueda heurística de haz de complejidad lineal para predecir estructuras cristalinas novedosas y físicamente válidas directamente a partir de la composición química, superando así los cuellos de botella combinatorios y la dependencia de bases de datos existentes.

Shi Yin, Jinming Mu, Xudong Zhu + 1 more2026-03-05🔬 cond-mat.mtrl-sci

From Agent-Only Social Networks to Autonomous Scientific Research: Lessons from OpenClaw and Moltbook, and the Architecture of ClawdLab and Beach.Science

Basándose en las lecciones de OpenClaw y Moltbook, este estudio presenta ClawdLab y Beach.science como plataformas de arquitectura de tercer nivel que habilitan la investigación científica autónoma mediante la combinación de gobernanza rigurosa, verificación de evidencia y sistemas descentralizados para superar las limitaciones actuales de los entornos de IA.

Lukas Weidener, Marko Brkić, Phillip Lee + 3 more2026-03-05🤖 cs.AI

Learning Physical Principles from Interaction: Self-Evolving Planning via Test-Time Memory

El artículo presenta PhysMem, un marco de memoria que permite a los planificadores de robots basados en modelos visuales-lingüísticos aprender principios físicos mediante la interacción en tiempo de prueba mediante la generación y verificación de hipótesis antes de su aplicación, mejorando significativamente el éxito en tareas de manipulación sin actualizar los parámetros del modelo.

Haoyang Li, Yang You, Hao Su + 1 more2026-03-05🤖 cs.AI

Beyond Dominant Patches: Spatial Credit Redistribution For Grounded Vision-Language Models

El artículo propone SCR (Redistribución de Crédito Espacial), un método de inferencia sin entrenamiento que mitiga las alucinaciones en modelos de visión y lenguaje al corregir el colapso espacial de la atención mediante la redistribución de estados ocultos entre parches vecinos, logrando una reducción significativa de errores en múltiples benchmarks sin comprometer la calidad de generación ni la latencia.

Niamul Hassan Samin, Md Arifur Rahman, Abdullah Ibne Hanif Arean + 2 more2026-03-05🤖 cs.AI

Causal Identification from Counterfactual Data: Completeness and Bounding Results

Este artículo presenta el algoritmo CTFIDU+ para identificar consultas contrafactuales a partir de distribuciones de datos de nivel 3, demostrando su completitud, estableciendo los límites teóricos de la inferencia causal no paramétrica y derivando nuevos límites analíticos para cantidades no identificables que se ven reforzados mediante datos contrafactuales realizables.

Arvind Raghavan, Elias Bareinboim2026-03-05🤖 cs.AI

GENAI WORKBENCH: AI-Assisted Analysis and Synthesis of Engineering Systems from Multimodal Engineering Data

Este artículo presenta el marco conceptual del GenAI Workbench, un entorno de ingeniería de sistemas basado en modelos que integra principios de ingeniería de sistemas en el flujo de trabajo de diseño mediante una plataforma PLM de código abierto y modelos de visión-lingüística para extraer requisitos y generar arquitecturas de sistema a partir de datos multimodales.

H. Sinan Bank, Daniel R. Herber2026-03-05🤖 cs.AI

Prompt Sensitivity and Answer Consistency of Small Open-Source Large Language Models on Clinical Question Answering: Implications for Low-Resource Healthcare Deployment

Este estudio demuestra que, para el despliegue de IA clínica en entornos de bajos recursos, los modelos de código abierto pequeños como Llama 3.2 ofrecen el mejor equilibrio entre precisión y consistencia, advirtiendo que una alta consistencia no garantiza la corrección y que el entrenamiento específico en el dominio sin ajuste de instrucciones es insuficiente para tareas de respuesta clínica estructurada.

Shravani Hariprasad2026-03-05🤖 cs.AI

The Sentience Readiness Index: A Preliminary Framework for Measuring National Preparedness for the Possibility of Artificial Sentience

Este artículo presenta el Índice de Preparación para la Sentiencia (SRI), un marco preliminar que evalúa la preparación de 31 jurisdicciones nacionales ante la posibilidad de que la IA alcance la sentiencia, revelando que ninguna sociedad posee actualmente la infraestructura institucional, profesional o cultural adecuada para responder a este desafío, ya que el Reino Unido lidera con una puntuación de solo 49/100.

Tony Rost2026-03-05🤖 cs.AI