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2371 artículos

💻 computer science

An Agentic OODA Framework for Transparent End to End Clinical Decision Support

Este artículo propone y evalúa un Marco OODA Agéntico que aprovecha los sistemas multiagente con validación de humano en el bucle para superar la variabilidad y los problemas de confianza de los LLM estándar, demostrando una consistencia y fiabilidad de salida significativamente mayores para el soporte de decisiones clínicas transparente y de seguridad crítica en el cuidado del accidente cerebrovascular.

Brock Young, Jamil Ur Reza, Nijati Abulizi, Yasin Mamatjan2026-08-03
💻 computer science

An Integrative Assistive Tool for Depression Severity Estimation: Cross-Cultural Robustness of Facial Dynamics in Diverse Clinical Interviews

Este artículo presenta MMANet, un marco de aprendizaje profundo basado únicamente en video y que preserva la privacidad, el cual aprovecha la alineación temporal micro-macro para estimar con robustez la gravedad de la depresión a través de diversos conjuntos de datos culturales, logrando una alta precisión sin depender de modalidades de audio y texto ruidosas o intrusivas.

Shu Liu, Yilin Huang, Weiqing Deng, Zhuo Shu, Lan Li2026-08-03
💻 computer science

Molten mark classification using multi-scale directional cross-scale attention fusion

Este artículo propone un método de clasificación de marcas de fusión para la investigación de incendios eléctricos que aprovecha un transformador Swin y una red piramidal de características bidireccional con fusión de atención transescalar direccional para lograr una precisión y robustez superiores contra la degradación de la imagen en comparación con los enfoques basados en CNN existentes.

Taehi Kim, Jonghwa Shim, Eenjun Hwang2026-08-03
💻 computer science

FactLink: A Cross-Domain Benchmark for Link Role Classification for Fact-Checking

Este artículo presenta FactLink, el primer referente para la tarea de Clasificación de Roles de Enlaces de Verificación de Hechos, que comprende dos conjuntos de datos multilingües de enlaces anotados y demuestra que, si bien los transformadores ajustados con precisión sobresalen en entornos ricos en datos, los Modelos de Lenguaje de Gran Escala de pocos ejemplos ofrecen una robustez superior en escenarios de bajos recursos y de dominio cruzado.

Andrey Tagarev, Fatima Haouari, Carolina Scarton, Kalina Bontcheva2026-08-03
💻 computer science

OPERA: Enabling Inter-node Concurrency in Byzantine Fault Tolerant Blockchains

Este artículo presenta OPERA, un modelo de ejecución tolerante a fallas bizantinas que extiende la concurrencia entre nodos mediante la replicación parcial y el paralelismo entre nodos, reduciendo significativamente los costos de ejecución y aumentando el rendimiento en blockchains sin comprometer la seguridad o la semántica de la aplicación.

Sungwook Chung, Jinwoo Yang, Hyunwoo Kim, Wonjae Lee, Minsoo Ryu2026-08-03
💻 computer science

Graph-Aware Reinforcement Learning for Reusable Prompt Compression in Black-Box LLMs

Este artículo propone un marco de aprendizaje por refuerzo de grafos consciente de la tarea que comprime contextos de razonamiento reutilizables en LLMs de caja negra mediante el entrenamiento de una política ligera para tomar decisiones extractivas de mantener o descartar sobre unidades de razonamiento con estructura de grafo, logrando ahorros significativos en el costo de entrada mientras se preserva la precisión del razonamiento.

Mehrshad Eskandarpour, Parmida Haddadnejad, Mohammadjavad Jannati2026-08-03
💻 computer science

An SO(3)-equivariant reciprocal space neural potential for long-range interactions

El artículo presenta EquiEwald, un nuevo potencial interatómico neuronal equivariante a SO(3) que extiende la sumatoria de Ewald al espacio recíproco para capturar eficazmente las interacciones electrostáticas y de polarización de largo alcance mientras preserva la información dependiente de la orientación, mejorando así significativamente la precisión y la eficiencia de datos en modelos de aprendizaje automático para sistemas periódicos y aperiódicos.

Taoyong Cui, Lingfeng Zhang, Dongzhan Zhou, Lei Bai, Shufei Zhang, Luca Rossi, Mao Su, Wanli Ouyang, Pheng Ann Heng2026-08-03
💻 computer science

Nonequilibrium training dynamics and scaling laws of language models

Este artículo propone una teoría estocástica multiescala fundamentada en la física del no equilibrio para explicar el origen mecanístico de las leyes de escala de los modelos de lenguaje, modelando el entrenamiento como un paseo aleatorio sesgado dependiente de la escala que produce leyes de potencia derivadas analíticamente para la pérdida frente a los datos y el tamaño del modelo, al tiempo que identifica una dinámica bifurcada de dos fases de compresión de contexto y absorción de frontera.

Zhijie Xu2026-08-03
💻 computer science

Knowledge-Constrained Reasoner: Attempting to Enable LLMs to Parse Knowledge for Question Answering

Este artículo presenta el Razonador con Restricción de Conocimiento (Knowledge-Constrained Reasoner), un enfoque novedoso que emplea una única fase de alineación para internalizar capacidades de razonamiento esenciales en los Grandes Modelos de Lenguaje, asegurando así la utilización rigurosa y correcta del conocimiento externo para la respuesta a preguntas y tendiendo un puente entre la fiabilidad de los sistemas expertos tradicionales y la flexibilidad del aprendizaje continuo no paramétrico.

Zhiqiang Gan2026-08-03
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An Explainable MoE-Based Decision-Support System for Mental Health Risk Prediction in Engineering and Medical Students

Este estudio presenta un sistema de apoyo a la decisión basado en una Mezcla de Expertos Ponderada explicable, optimizado mediante metaheurísticas duales, que logra una alta precisión en la predicción de la gravedad de la salud mental entre estudiantes de ingeniería y medicina en países de ingresos bajos y medios, al tiempo que revela distintos factores de riesgo entre las disciplinas.

Md. Salehin Seyam2026-08-03