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💻 ciencias de la computación

Authorization Assurance for Tool-Using LLM Agents: A Structured Review of Enforcement Semantics and Effect-Level Security Evidence

Esta revisión estructurada critica las evaluaciones existentes de los agentes de LLM con uso de herramientas por no fundamentar las afirmaciones sobre la prevención de efectos no autorizados en los recursos, y propone el Perfil de Garantía de Autorización Mínima (MAAP, por sus siglas en inglés) como un nuevo marco basado en evidencia para estandarizar el reporte de la semántica de ejecución, los límites de observación y las suposiciones residuales para una comparación de seguridad transparente.

Mohamed Abbas Elmasry2026-09-13
💻 ciencias de la computación

Agentic Retrieval-Augmented Generation for Verifiable Regulatory Compliance in Urban Cyber-Physical Systems

Este artículo propone un marco de RAG agéntico de Verificación-Primero que integra agentes de validación deterministas para asegurar la precisión regulatoria y prevenir alucinaciones en Sistemas Ciber-Físicos Urbanos, demostrando un rendimiento superior en la detección de la derogación de normas y el razonamiento de cumplimiento en comparación con los métodos existentes.

Sathiska Priyad, Gayathri Karthick2026-09-12
💻 ciencias de la computación

Does the Language of the Prompt Change the Politics of the Answer? A Cross-Lingual Agent-Based Audit of Generative AI and Turkish Political Discourse

Esta auditoría basada en agentes y translingüística del discurso político turco revela que, si bien el idioma del prompt afecta mínimamente la postura política de las respuestas de la IA generativa, altera significativamente las fuentes de evidencia en las que los modelos se apoyan, siendo la identidad del modelo y el perfil del usuario factores que ejercen una influencia más fuerte en el resultado final que el idioma del prompt en sí mismo.

Sarphan Uzunoglu, Duygu Uzunoğlu2026-09-12
💻 ciencias de la computación

Predicting At Risk Student Performance at the First Quarter Semester Boundary Using Ensemble Learning

Este estudio propone un marco de soporte de decisiones de alerta temprana utilizando modelos de aprendizaje de conjunto entrenados con el conjunto de datos OULAD y mejorados con SMOTE para predecir eficazmente el desempeño de estudiantes en riesgo en el límite del primer trimestre, demostrando que LightGBM logra una precisión superior en la identificación de estudiantes que necesitan una intervención académica oportuna.

Omara innocent2026-09-12
💻 ciencias de la computación

A Privacy-Preserving Federated Grey Wolf Optimization and Blockchain Framework for Trust Management in Decentralized 6G Edge Networks

Este artículo propone un nuevo marco para las redes de borde 6G que integra el aprendizaje federado que preserva la privacidad, la optimización del modelo de confianza basada en el Optimizador de Lobo Gris y una cadena de bloques permisionada para lograr una gestión de confianza robusta, resiliente y privada contra ataques adversarios.

Seema Joshi, Neelu Singh, Deepshikha Arya, Virendra Kumar Tiwari2026-09-12
💻 ciencias de la computación

Candidate information structure reduces over-alignment in LLM- based concept mapping

Este artículo demuestra que los sistemas de mapeo de conceptos basados en LLM pueden reducir significativamente los errores de sobrealineación en términos no mapeables al estructurar los conjuntos de candidatos en formatos comparables y excluyentes, un principio de diseño que resulta más efectivo que simplemente proporcionar la respuesta correcta o mejorar la recuperación.

Wenbo Gao, Shubin Zhou, Xiaolong Lyu, Alan César Belo Angeluci, Jie Dong2026-09-12
💻 ciencias de la computación

Lightweight Semantic Embeddings Enable Redundancy-Sensitive Knowledge Graph Construction for LLM-Based Document Processing

Este artículo presenta AMODD, un flujo de trabajo aumentado por aprendizaje automático que aprovecha incrustaciones semánticas ligeras para eliminar la redundancia de secciones de documentos y agrupar entidades de grafos, reduciendo significativamente el consumo de tokens de los LLM y la latencia para la construcción de grafos de conocimiento mientras mantiene una alta calidad de recuperación.

Sedar Olmez, Maxim Smilovitskiy, Koichi Yokota2026-09-11
💻 ciencias de la computación

Development and pilot validation of an AI-assisted self-practice system for erhu performance assessment and score-aligned feedback

Este artículo presenta el desarrollo y la validación piloto de un sistema de autopráctica asistido por IA para el erhu que integra el reconocimiento óptico de música, el seguimiento de la altura tonal y el escalado temporal dinámico para proporcionar retroalimentación alineada con la partitura, demostrando una fuerte correlación con las calificaciones de expertos y una alta usabilidad entre estudiantes de conservatorio.

Xingzhi Guan, Hanjun Su, Masanori Fukui, Zhe Ji2026-09-11
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Possibility Ethics: Measuring Moral Value as the Expansion of Safe Future Options in Sociotechnical Systems

Este artículo introduce la "Ética de la Posibilidad", un marco conceptual-computacional que evalúa los sistemas sociotécnicos cuantificando su impacto en las oportunidades futuras éticamente admisibles mediante una métrica novedosa llamada Entropía de Opción, implementada en el kit de herramientas Omega-PE para revelar pérdidas de oportunidad distributivas que a menudo pasan desapercibidas para las medidas agregadas.

Mohammad Amir Khusru Akhtar2026-09-11
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RL-Assisted A-Teams for Adaptive Algorithm Selection in UGV-UAV Route Optimization

Este artículo propone un novedoso marco de hiperheurística A-Teams asistido por Aprendizaje por Refuerzo que acelera significativamente la optimización de rutas en tiempo real para sistemas colaborativos UAV-UGV, entregando soluciones casi óptimas entre un 30 y un 70 % más rápido que los métodos existentes mientras se adapta eficazmente a los cambios ambientales dinámicos.

Subramanian Ramasamy, Md Safwan Mondal, James D. Humann, James M. Dotterweich, Pranav Bhounsule2026-09-11