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💻 computer science

Predictable Emergence: An Empirical Analysis of Whether Sharp Capability Jumps Follow from Smooth Per-Token Scaling Laws

Este artículo demuestra que los saltos agudos "emergentes" en la precisión de coincidencia exacta observados en la suma de enteros de múltiples dígitos no son discontinuidades genuinas en la capacidad del modelo, sino que son, en cambio, artefactos totalmente previsibles resultantes de mejoras suaves de ley de potencia en la precisión por token, combinadas con la no linealidad de requerir que todos los dígitos sean correctos.

Alexander Memming2026-07-22
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The Three-Force Phase Diagram of Mixture-of Experts: Gradient Alignment Theory and Causal Veri cation on Mixtral 8×7B

Este artículo introduce la métrica de alineación de gradiente entre expertos (Γ) para demostrar que el entrenamiento estándar de Mezcla de Expertos, particularmente en Mixtral 8×7B, está fundamentalmente impulsado por una competencia estructural de suma cero causada por los efectos negativos combinados del acoplamiento de softmax y la normalización top-k, lo cual crea un atractor de alineación negativa persistente que solo puede superarse eliminando estas restricciones arquitectónicas específicas.

庆君 张2026-07-22
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An Effective Inter and Intra-Layerdependencies Based Communitydetection Model Using S-NOA and S2ASD-Munet.

Este artículo propone un nuevo modelo de detección de comunidades que aprovecha el Algoritmo de Optimización de la Nutcracker de Skellam (S-NOA) y una Unidad de Macro Descarte Espacial de Atención SwishSERF (S2ASD-MUNet) para analizar eficazmente las dependencias inter e intra-capa, logrando una puntuación de modularidad de 0.962.

Dheeraj Kumar Dubey, John Paul Martin, Keshab Nath2026-07-22
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MESH for Incremental Digital-physical system (MESH4ID): A Headset-Centred Virtual Reality Pipeline

Este artículo presenta MESH4ID, un flujo de trabajo de realidad virtual centrado en el visor construido sobre Unity/OpenXR que permite a los usuarios capturar, gestionar y reconstruir entornos interiores mediante la congelación de transmisiones de LiDAR en vivo en instantáneas rastreables para la inspección interactiva y la generación de mallas bajo demanda dentro de un entorno de RV inmersivo.

Simone Cantarelli, Daniela Francia, Gian Maria Santi, Alfredo Liverani2026-07-22
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SMPD: Self-Supervised Meta-Learning for Predictive IoT Compromise Detection with Few-Shot Adaptation

El artículo propone SMPD, un novedoso marco de meta-aprendizaje auto-supervisado que aprovecha datos temporales multimodales y pre-entrenamiento contrastivo para predecir compromisos de dispositivos IoT con 24–48 horas de antelación con alta precisión y adaptabilidad de pocos disparos (few-shot), superando significativamente a los modelos base de detección de intrusiones existentes en entornos con recursos limitados.

Anwer KALGHOUM, Sofien MHATLI2026-07-22
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Interpretable Audio Pattern Discovery in Keyword-Spotting Models via Waveform Optimization and Segment-Level Analysis

Este artículo presenta GRADV, un flujo de trabajo de análisis de señales reproducible que descubre y evalúa patrones de audio de clases objetivo en modelos de detección de palabras clave mediante la optimización de formas de onda y la realización de análisis a nivel de segmento, logrando altas tasas de éxito sin proponer nuevas arquitecturas de reconocimiento de voz.

Aleksandr Gertsen, Aleksandr Lenshin2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Recovering Engineering-Change Traceability from Legacy CNC Work Orders: A Pydantic Schema and Few-Shot LLM Extraction Baseline

Este artículo propone un esquema de Pydantic y un modelo de lenguaje pequeño de pocos disparos (few-shot) como línea base para extraer la trazabilidad de cambios de ingeniería a partir de órdenes de trabajo de CNC heredadas, fragmentadas, bilingües y truncadas, demostrando una alta validez de esquema al tiempo que revela que los pre-prompts contextualizados degradan el rendimiento y que los filtros deterministas posteriores mejoran la precisión sin afectar la exhaustividad.

Chien-Yu Lin, Yuan-Ping Luh, YUH-WEN CHEN2026-07-21
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OptiVerse AI: Explainable Deep Learning and Three-Dimensional Retinal Reconstruction from Fundus Images for Early Retinal Disease Detection

OptiVerse AI es un sistema de aprendizaje profundo explicable que utiliza EfficientNetB7 y Grad-CAM para clasificar la retinopatía diabética y reconstruir estructuras retinianas en 3D a partir de imágenes de fondo de ojo estándar, logrando más del 95% de precisión para mejorar la detección temprana de enfermedades y la toma de decisiones clínicas.

ABDELRAHMAN Elwelely2026-07-21
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RECON: A Recipe-Driven, Evidence-Fused, Neuro-Symbolic Multi-Agent Architecture for Autonomous Document Compliance Auditing across Heterogeneous Enterprise Repositories

Este artículo presenta RECON, una arquitectura multiagente neurosimbólica que combina reglas deterministas, detección difusa y razonamiento de LLM con un sistema de recetas impulsado por YAML y auditoría a prueba de manipulaciones para ofrecer revisiones de cumplimiento de documentos reproducibles, defendibles y con fusión de evidencia a través de repositorios empresariales heterogéneos.

Swapnil2026-07-21
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For foundation-model registration in correlative microscopy, cross-modal appearance matters more than field of view

Este artículo demuestra que para el registro de microscopía correlativa, la similitud de apariencia transmodal es un determinante más crítico del éxito que el manejo de la escala del campo de visión, como lo evidencia el desempeño superior de los backbones entrenados de forma transmodal y el fracaso de los envoltorios ingenuos conscientes de la escala para superar las discrepancias de apariencia.

Frank Cai2026-07-21