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💻 computer science

A Risk-Oriented Verification and Validation Framework for Hallucination Detection in Public-Sector LLM Systems

Este artículo propone un marco de verificación y validación orientado al riesgo que transforma la detección de alucinaciones en los LLM del sector público de un desafío puramente técnico en un asunto de gobernanza, mediante la introducción de un índice de riesgo compuesto para guiar decisiones operativas como el aplazamiento o la escalada humana, asegurando así la certeza jurídica y la responsabilidad administrativa.

Nguyen Binh2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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Forecasting the Onset of Hallucination: Causal, Token-Level, Black-Box Survival Analysis During Generation

Este artículo introduce un marco de análisis de supervivencia causal a nivel de token que pronostica con éxito la aparición de alucinaciones en modelos de lenguaje extensos antes de que ocurran, logrando un AUROC de 0.777 mediante la detección de la deriva de novedad del texto y proporcionando advertencias aproximadamente 11 tokens antes que los detectores post-hoc tradicionales.

Igor Itkin2026-07-10
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NPDO: Neural Prediction Direction Optimizer for Fast VVC Intra Coding

Este artículo propone NPDO, un marco neuronal híbrido que combina la extracción de características multiescala con arquitecturas jerárquicas de CNN y Vision Transformer para podar inteligentemente el espacio de búsqueda de la predicción intra de VVC, logrando una reducción del 54.0% en el tiempo de codificación con solo un aumento del 1.18% en la BD-Rate en comparación con la referencia VTM 23.0.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-10
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ADONIS: Adaptive Digital Twin-Driven Orchestration for Network-Intelligent Slicing in 6G Edge Environments

Este artículo propone ADONIS, un marco descentralizado para el segmentado de red (network slicing) en 6G que aprovecha una arquitectura de Gemelo Digital federada en el borde y jerárquica, un programador de Redes Neuronales de Grafos Espacio-Temporales y un novedoso protocolo de codificación delta para minimizar la sobrecarga de sincronización y las violaciones de SLA, garantizando al mismo tiempo la convergencia de la asignación de recursos.

Aritrik Ghosh2026-07-10
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Mining Focus-Aware Dense Subgraphs in Dynamic Multilayer Networks with Adaptive Updates

Este artículo propone el marco de trabajo Focus-Aware Adaptive Dense Subgraph (FAADS), el cual mina eficientemente subgrafos densos de alta calidad en redes multicapa dinámicas mediante un mecanismo de actualización incremental, logrando mejoras significativas de velocidad sobre los métodos de vanguardia mientras mantiene una calidad de densidad casi óptima.

Huang Qibao¹, Rao Linghong¹，2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Deep Learning for Student Outcomes Temporal Deep Learning for Student Outcome Prediction: Comparing Multi-Task and Single-Task Approaches on the OULAD Dataset

Utilizando el conjunto de datos OULAD, este estudio demuestra que, si bien los modelos BiLSTM superan a los modelos de referencia de potenciación de gradiente en la predicción de los resultados de aprobación/reprobación y de abandono estudiantil, las arquitecturas de aprendizaje multitarea no proporcionan ninguna ventaja significativa sobre los enfoques de tarea única a pesar de la correlación moderada entre tareas, lo que sugiere que estos resultados dependen de patrones de comportamiento parcialmente distintos.

Haili Qin, Chuanxia Zhang, Linkai qi2026-07-10
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Supervised Machine Learning for Predicting Power Conversion Efficiency in Perovskite Solar Cells: A Systematic Review and Quantitative Meta-Analysis

Este artículo presenta una revisión sistemática y un metaanálisis cuantitativo de 36 estudios que demuestran que los métodos de ensamble basados en árboles son el enfoque de aprendizaje automático supervisado más eficaz para predecir la eficiencia de las células solares de perovskita, identificando al mismo tiempo desafíos clave en la estandarización de datos y proponiendo una hoja de ruta integral para mejorar la fiabilidad y la escalabilidad del desarrollo fotovoltaico impulsado por el aprendizaje automático.

Ajaz Husain Warsi, Faiyaz Ahamad2026-07-10
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ThinkCode Framework for AI Mediated Programming Education and Cognitive Skill Development

Este artículo presenta ThinkCode, un marco de andamiaje mediado por IA que utiliza un paradigma de interacción de "primero la pista" para contrarrestar la descarga cognitiva y la atrofia de habilidades en la educación de la programación mediante la imposición del recuerdo activo y el razonamiento paso a paso antes de revelar las soluciones completas.

Muhammad Rizwan, Mustafa Irfan, soniya priyatharsini, Renjith Radhakrishnan2026-07-10
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QKT: Quantum Kernel Transformer for High-Dimensional Classification Across Modalities

El artículo presenta el Quantum Kernel Transformer (QKT), una arquitectura híbrida que aprovecha un circuito cuántico parametrizado entrenable como una capa de incrustación no lineal para lograr un rendimiento competitivo o superior en diversas tareas de clasificación de alta dimensión a través de los dominios de texto, tabular, audio y física, al tiempo que demuestra robustez contra la inestabilidad e identifica limitaciones específicas en el procesamiento de imágenes.

Hao-Yuan Chen2026-07-10