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💻 ciencias de la computación

Rank-Gated and Sparse Low-Rank Adaptation for Efficient Fine-Tuning of Vision--Language Models

Este artículo presenta Rank-Gated LoRA (RG-LoRA), un método que asigna pesos de importancia aprendibles a los componentes de rango de LoRA para permitir la poda post-entrenamiento en favor de la eficiencia de memoria, pero los experimentos iniciales en Qwen3-VL-8B muestran que sin una regularización de dispersión explícita, las compuertas no logran aprender una dispersión significativa, lo que resulta en ganancias insignificantes de latencia o VRAM a pesar de validar el mecanismo propuesto de entrenar-podar-evaluar.

Qinwu Xu2026-09-17
💻 ciencias de la computación

Ideology by Alphabet: Option Order and the Measurement of Machine Political Preferences

Este artículo demuestra que las aparentes ideologías políticas de los modelos de lenguaje de gran tamaño son en gran medida artefactos de sesgos de orden de respuesta fijos en lugar de preferencias genuinas, ya que la aleatorización del orden de las opciones disuelve los grupos ideológicos previamente identificados y revela que disposiciones de ranuras específicas pueden etiquetar arbitrariamente a los modelos con posturas políticas contradictorias.

Tamas Olah, Laszlo Erdey, Tibor Tokes, Levente Nadasi2026-09-17
💻 ciencias de la computación

Explainable Machine Learning for Extreme Weather Event Prediction Using Long-Term Environmental Measurements

Este estudio presenta un marco de aprendizaje automático multitorre explicable utilizando datos meteorológicos de 15 minutos de seis torres de la Reserva de Oak Ridge para pronosticar cinco tipos de eventos meteorológicos extremos, demostrando que los modelos de potenciación de gradiente superan a las arquitecturas de aprendizaje profundo y CNN al identificar características clave basadas en torres y en la física que impulsan la precisión de la predicción a través de diversos horizontes temporales.

Jose Tupayachi, Ziwei Liu, Kevin Birdwell, Xueping Li, Xiao-Ying Yu2026-09-17
💻 ciencias de la computación

Context-Aware Fine-Grained Ranking of Art Exam Works Under Shared Evaluation Conditions

Este artículo aborda el desafío del ranking de grano fino en los exámenes de arte mediante la introducción de un nuevo conjunto de datos organizado por grupos de examen y la propuesta de un marco condicionado por grupos que aprovecha la codificación de referencia de doble vía y el enrutamiento adaptativo para capturar las diferencias de calidad relativa conscientes del contexto entre entregas visualmente similares.

Jiahao Li, Yingjie Zhang, Zhongwei Huang, Haoze Chen, Zongming Tan, Baohua Tan, Chao Chen2026-09-16
💻 ciencias de la computación

Damage-Aware Diffusion Restoration of Intangible Heritage Brocade Images with Pattern-Consistency Loss and Interpretable Cultural Feature Mapping

Este artículo presenta PCDR-ITH, un marco de difusión consciente del daño que restaura imágenes de patrimonio textil intangible mediante la integración de una pérdida de consistencia de patrones y un mapeo de características interpretable para preservar los motivos culturales y mejorar la autenticidad percibida en comparación con las líneas base existentes.

Ziheng Qiao2026-09-16
💻 ciencias de la computación

Discriminative Micro-Action-Aware Joint Amplifier for Skeleton-Based Action Recognition

Este artículo propone el Amplificador Conjunto Consciente de Micro-Acciones Discriminativo (DMJA, por sus siglas en inglés), un nuevo marco que mejora el reconocimiento de acciones basado en esqueletos mediante la identificación de articulaciones informativas y la amplificación adaptativa de sus sutiles variaciones direccionales a través de la descomposición de armónicos esféricos en el dominio de la frecuencia.

Wenming Cao, Gai Wang, Xinpeng Yin2026-09-16
💻 ciencias de la computación

Reconstruction-Gated Refinement for Multimodal Sentiment Analysis under Controlled Perturbations

Este artículo presenta el Refinamiento con Compuerta de Reconstrucción (RGR, por sus siglas en inglés), un módulo de prefusión que aprovecha la reconstrucción condicionada por texto y la compuerta adaptativa para mejorar la estabilidad y el rendimiento de los modelos de análisis de sentimiento multimodal bajo perturbaciones controladas de audio y video.

Hailong Wang, JinLong Cheng, Zhenxiang Lu2026-09-16
💻 ciencias de la computación

LLMs for Survey Text Analysis – A Performance Comparison Between Humans and GPT-5 on Inductive Content Analysis

Este estudio demuestra que GPT-5.4 puede aproximarse al desempeño humano en el análisis de contenido inductivo de datos de encuestas, logrando niveles de acuerdo en la codificación y generación de temas comparables a la consistencia interna humana, validando así su potencial como una herramienta de apoyo escalable para la investigación cualitativa.

Leonardo Bergmann, Renata Gheorghiu, Ana Gvritishvili, Alex Mican, Chris Stewart, Topias Tolonen-Weckström2026-09-16
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A Risk-Based Framework for Hardening Active Directory Infrastructure Against Credential Theft and Privilege Escalation

Este artículo propone un Marco de Fortalecimiento de Active Directory Basado en el Riesgo (RB-ADHF, por sus siglas en inglés) que integra cinco dominios de seguridad y se alinea con los estándares NIST y CIS para proporcionar un enfoque estructurado y medible para evaluar y mejorar la infraestructura de identidad empresarial contra el robo de credenciales y la escalada de privilegios.

NAWAF ABDULJALIL ABDULAZIZ ABDULNOOR, RANI ABDULJALIL ABDULAZIZ ABDULNOOR, AHMED RAZZAZ AHMED QAID2026-09-16