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💻 computer science

Navigating the Prompt Space: Improving LLM Classification of Social Science Texts Through Prompt Engineering

Este artículo demuestra que, si bien la variación sistemática de los elementos de la ingeniería de prompts, tales como las descripciones de etiquetas, los estímulos instructivos y los ejemplos de pocos disparos (few-shot), puede mejorar significativamente la precisión de la clasificación de los LLM para textos de las ciencias sociales, las ganancias de rendimiento suelen ser marginales más allá de incrementos mínimos de contexto, a veces pueden disminuir con un exceso de contexto y varían sustancialmente entre modelos y tareas, lo que requiere una validación individual en lugar de depender de reglas generales.

Erkan Gunes, Christoffer Florczak, Tevfik Murat Yildirim2026-07-10
💻 computer science

An Intelligent YOLO26-Based Early Warning Framework for Drone Detection in Critical Infrastructure Surveillance

Este artículo propone un marco de detección de drones y alerta temprana inteligente y en tiempo real para la vigilancia de infraestructuras críticas utilizando el modelo de aprendizaje profundo YOLO26, el cual es entrenado en una base de datos multiescenario personalizada y evaluado frente a modelos de referencia para demostrar una precisión y velocidad superiores en la identificación de objetivos de drones pequeños, distantes y desafiantes.

Younis Arrabi2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Recursive Transport Topology Detects Structural Regime Transitions Associated with Behavioral Failure in World Models

Este artículo demuestra que el análisis de Indexación Recursiva (RIX) de la topología de transporte latente puede detectar transiciones de régimen estructural en modelos de mundo que preceden al fallo conductual, revelando que las representaciones pueden permanecer puntualmente estables mientras su estructura organizativa subyacente colapsa bajo estrés.

Jeffery Scott Allbright2026-07-10
💻 computer science

Tamarin (HSQ): Reversible Hierarchical KV-Cache Compression for LLM Inference

Tamarin (HSQ) introduce un esquema de compresión de caché KV jerárquico de tres niveles y reversible que enruta los tokens hacia un nivel focal, vectores de resumen aprendidos y un archivo basado en CPU para lograr una reducción de memoria GPU de 12 a 28 veces para la inferencia de LLM de contexto largo, manteniendo una perplejidad y precisión de recuperación cercanas a la línea base.

Alikhan Bazakov, Kirill Kiselev2026-07-10
💻 computer science

A Graded Autonomy Framework for Governing Agentic AI in Health Care

Este artículo propone un marco de autonomía graduada, adaptado del estándar automotriz J3016, para gobernar la IA agéntica en la atención médica mediante la clasificación de los sistemas a través de tres dominios y seis niveles para separar la capacidad de la autorización, abordando así las brechas de seguridad en las métricas de evaluación actuales mediante un ejemplo práctico de gestión autónoma de la sepsis.

Sing Chee Tan, Vlada Rozova, Rebecca Jessup, Daniel Capurro2026-07-10
💻 computer science

Adaptive-Hazard Bayesian Online Change-Point Detection for Text Streams: A Dirichlet-Multinomial Formulation

Este artículo propone un método de detección de cambios en línea bayesiano de riesgo adaptativo para flujos de texto que ajusta dinámicamente las probabilidades de reinicio basándose en la deriva de la distribución léxica mediante una formulación de Dirichlet-multinomial, demostrando un mejor rendimiento de detección y una reducción del retraso, particularmente en escenarios que involucran cambios léxicos graduales o débiles.

Muhammad Ali Gunawan, Amalia Fitri2026-07-10
💻 computer science

Large scale IoT Intrusion Detection using Isolation Forest and Mutual Information based Feature Selection

Este artículo demuestra que un algoritmo de Bosque de Aislamiento combinado con la selección de características basada en Información Mutua supera a los métodos de Autoencoder y de Ensamblaje en la detección de intrusiones en IoT a gran escala, al lograr una precisión, puntuación F1 y AUC superiores, manteniendo al mismo tiempo una menor complejidad computacional en el conjunto de datos NF-ToN-IoT-v3.

siddharth Ghansela2026-07-10
💻 computer science

Temporal Multi-Signal Fusion for Token-Level Hallucination Detection

Este artículo propone un enfoque de fusión multiseñal temporal que trata la alucinación como un problema de etiquetado de secuencias utilizando un BiGRU para combinar estadísticas de texto, implicación de NLI y sorpresa del modelo de lenguaje, logrando una mejora significativa del AUC de 0.840 en RAGTruth al aprovechar el contexto temporal en lugar de la capacidad del modelo, mientras mantiene la efectividad en modelos de código cerrado y no vistos.

Igor Itkin2026-07-10