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💻 computer science

Thinking Behind the Mask: A Systematic Study of Self-Censorship and Metacognitive Access in Large Language Models

Este estudio demuestra sistemáticamente que los modelos de lenguaje de gran tamaño emplean una arquitectura de autocensura estructurada y específica del modelo que crea una brecha mensurable entre el razonamiento interno y la producción externa, la cual puede ser eludida mediante estrategias de encuadre específicas para revelar personas de alineación distintas y conceptos metacognitivos novedosos respecto a la comunicación de las máquinas.

Abbas Hamidavi2026-07-31
💻 computer science

Tracing intermittent knowledge states based on knowledge-context-aware augmentation of Q-matrices

Este artículo propone un modelo de rastreo de conocimiento que utiliza el aumento de la matriz Q consciente del contexto del conocimiento y la ordenación topológica de los conceptos de conocimiento para rastrear eficazmente los estados de conocimiento intermitentes de los estudiantes, los cuales exhiben estabilidad a corto plazo y variabilidad a largo plazo, validado mediante experimentos en múltiples conjuntos de datos.

Lankun Guo, Jianghui Yi, Jinhai Li, Zhiqiang Yuan2026-07-31
💻 computer science

Incorporating Feedback into Elo-Based Knowledge Tracing for Iterative Problem Solving

Este artículo propone y valida dos extensiones conscientes de la retroalimentación del Sistema de Clasificación Elo —los modelos de Nuevo Ítem y de Modificador de Probabilidad— que mejoran significativamente la precisión de la estimación del conocimiento sobre los enfoques estándar al distinguir explícitamente entre éxitos asistidos y no asistidos en entornos de resolución de problemas iterativos.

Sébastien Rebaudo, Cédric d'Ham, Sihem Amer-Yahia2026-07-31
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Post-Quantum Cryptography Migration Readiness in Global Capability Centres: A Governance Framework for Enterprise Transition

Este artículo propone el Marco de Gobernanza PQC-GCC (PGGF), un modelo de 5 capas y 6 fases diseñado para guiar a los Centros de Capacidades Globales a través de la migración a la criptografía post-cuántica mediante el abordaje de la principal barrera de la preparación de la gobernanza a través de la integración de datos de rendimiento, el cumplimiento transjurisdiccional y los estándares de alineación empresarial.

Chandrasekar Umapathy2026-07-30
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Neural operator discovery from heterogeneous trajectories

Este artículo presenta el Descubrimiento de Operadores Neuronales (NOD), un marco que aprende operadores de solución compartidos y variaciones específicas del sistema directamente a partir de trayectorias heterogéneas sin factores de gobierno etiquetados, permitiendo una generalización interpretable y de disparo cero mediante una formulación de condicionamiento latente factorizado.

Sili Deng, Zituo Chen, Qiaofeng Li, Jiaxin Hu2026-07-30
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Structured Clinical Documentation as Upstream Data Engineering: A Systematic Review of Ambient-AI and LLM-Driven Inputs for Predictive Modeling in Healthcare

Esta revisión sistemática de 52 estudios demuestra que las tecnologías de documentación clínica estructurada, que van desde plantillas basadas en reglas hasta sistemas impulsados por IA ambiental y modelos de lenguaje extensos (LLM), actúan como mecanismos críticos de ingeniería de datos ascendente que mejoran la calidad de los datos y aumentan significativamente el rendimiento predictivo de los modelos de aprendizaje automático para resultados clave en la atención médica, aunque se requiere más investigación para abordar las brechas en la validación externa y la mitigación de sesgos.

Raaga Likhitha Musunuri, Dhruvi Mohansinh Parmar, Nitya Phani Santosh Oruganty2026-07-30
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FL-SNNIDS: Federated Spiking Neural Networks for Energy-Efficient Intrusion Detection in Agricultural SDN-IoT Networks

Este artículo propone FL-SNNIDS, un marco de Redes Neuronales de Picos Federadas que permite la detección de intrusiones eficiente en energía, de baja latencia y preservadora de la privacidad para redes SDN-IoT agrícolas con recursos limitados mediante la obtención de una alta precisión a través del entrenamiento colaborativo de modelos sin el intercambio de datos brutos.

Selma Amrani, Chirihane Gherbi, Khedidja Medani, Hakim Mabed2026-07-30
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A Bibliometric Review of Emerging Trends and  Strategic Mapping of Defense Mechanisms in Large Language Models from 2024 to 2026

Esta revisión bibliométrica de 137 artículos de alta calidad de 2024 a 2026 mapea el panorama de rápida evolución de los mecanismos de defensa de los modelos de lenguaje de gran tamaño, identificando cambios temáticos clave hacia la detección de vulnerabilidades y la evaluación comparativa, al tiempo que destaca las brechas críticas en la infraestructura de evaluación que plantean riesgos de gobernanza para despliegues de alto riesgo.

Sebastián Vargas-Yáñez, Sergio Tobón2026-07-30
💻 computer science

Multi-View Camera Perception System for Variant-Aware Automated Vehicle Inspection and Defect Detection

Este artículo presenta la Inspección Automatizada de Vehículos (AVI), un sistema de aprendizaje profundo multivista que integra imágenes sincronizadas de 360 grados con modelos de detección especializados y un motor basado en reglas para lograr una verificación de vehículos y detección de defectos de alta precisión y consciente de las variantes a un rendimiento de 3.3 vehículos por minuto.

Yash Kulkarni, Raman Jha, Renu Kachhoria2026-07-30
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Computational Personality Assessment: A Data- Driven Machine Learning Approach Using Engineered Behavioral Features

Este artículo presenta un flujo de trabajo de aprendizaje automático basado en datos que mejora significativamente la precisión de la clasificación entre introvertidos y extrovertidos al 91,90% mediante la ingeniería de tres características conductuales compuestas y la evaluación de 13 algoritmos, demostrando que K-Nearest Neighbors ofrece el mejor desempeño dentro de un marco estadísticamente robusto.

MEERA SOLGAMA, ZEELKUMAR BHAVSAR2026-07-30