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Este artículo presenta algoritmos de computación masivamente paralela (MPC) en el régimen de memoria fuertemente sublineal que orientan y colorean grafos en rondas en función de la densidad de su subgrafo más denso, superando así la barrera de complejidad de rondas de establecida por trabajos anteriores.
Este artículo presenta un marco de ciclo de vida de informes ESG impulsado por agentes de IA y modelos de lenguaje grande que transforma la generación de reportes de un proceso estático a un sistema dinámico y adaptable mediante la integración de múltiples agentes para la extracción, verificación y actualización de datos de sostenibilidad.
El artículo presenta SLiM, un marco unificado innovador que elimina el decodificador en el aprendizaje de representaciones esqueléticas mediante una combinación de modelado enmascarado y aprendizaje contrastivo, logrando un rendimiento superior al estado del arte con una reducción significativa en los costos computacionales.
Este artículo presenta un análisis sistemático de las decisiones de diseño en la creación de representaciones incrustadas para modelos fundacionales geoespaciales, demostrando que es posible generar representaciones fijas más de 500 veces más pequeñas que los datos brutos sin sacrificar el rendimiento en diversas tareas de observación terrestre.
Este artículo presenta el diseño y la implementación de un contenedor de residuos automático e higiénico basado en un microcontrolador STM32, que utiliza sensores ultrasónicos para detectar la presencia de usuarios y monitorear el nivel de llenado, controlando un motor servo para abrir la tapa sin contacto y ofreciendo retroalimentación en tiempo real mediante una pantalla OLED.
El artículo sostiene que la terminal, y no las interfaces gráficas, es el paradigma ideal para la colaboración humano-IA debido a su compatibilidad representacional, transparencia y baja barrera de entrada, propiedades que cualquier modalidad de interfaz debe replicar deliberadamente para ser efectiva.
Este trabajo presenta TriRec, el primer marco de recomendación basado en agentes LLM de tres partes que coordina la utilidad del usuario, la exposición de los artículos y la equidad de la plataforma mediante una arquitectura de dos etapas, logrando mejoras simultáneas en precisión, equidad y utilidad sin sacrificar la relevancia.
El marco Cybo-Waiter presenta un agente humanoide que transforma planes de modelos de lenguaje visual en programas verificables, integrando supervisión geométrica 3D y retroalimentación de diagnóstico para lograr una ejecución robusta y de largo alcance de tareas complejas de locomoción y manipulación en entornos humanos.
Este artículo presenta una plataforma educativa de desarrollo ágil integrada con IA que funciona como un entorno de investigación colaborativa para generar evidencia práctica y oportuna mediante iteraciones rápidas y participación de interesados, cerrando así la brecha entre la teoría académica y la industria real.
Este documento presenta las actas del primer taller CHIdeology de la conferencia CHI 2026, celebrado en Barcelona, que tiene como objetivo desentrañar la fragmentación de las políticas, valores e imaginarios de la Interacción Humano-Computadora a través del análisis de las ideologías.
El artículo presenta OnFly, un marco totalmente integrado a bordo que mejora la seguridad y eficiencia de la navegación aérea visión-lingüística de cero disparos mediante una arquitectura de doble agente, memoria híbrida y verificación semántico-geométrica, logrando un aumento significativo en la tasa de éxito de las tareas tanto en simulación como en vuelos reales.
El paper presenta A²-Edit, un marco unificado de inpainting que permite editar objetos arbitrarios utilizando solo una máscara aproximada, respaldado por el nuevo dataset UniEdit-500K, un módulo Mixture of Transformer para manejar la diversidad de categorías y una estrategia de entrenamiento con annealing de máscaras para mejorar la robustez.
El artículo presenta MapGCLR, un enfoque semi-supervisado que mejora la construcción de mapas HD vectorizados en línea mediante aprendizaje contrastivo auto-supervisado que aprovecha la consistencia geoespacial entre superposiciones de características en vista de pájaro, logrando un rendimiento superior al de los métodos supervisados convencionales.
El artículo presenta BorderNet, una arquitectura de red neuronal convolucional inspirada en el modelo matemático de la corteza visual para completar bordes en imágenes ocluidas, la cual demuestra un rendimiento superior en conjuntos de datos como MNIST, Fashion-MNIST y EMNIST frente a oclusiones tipo rayas y cuadrículas.
El artículo presenta UniCom, un marco unificado que supera las limitaciones de los tokenizadores visuales discretos mediante representaciones semánticas continuas comprimidas, logrando un rendimiento de vanguardia en la generación y edición de imágenes con una convergencia rápida y una consistencia superior.
El artículo presenta WalkGPT, un modelo de lenguaje-vision grounded que integra razonamiento conversacional, segmentación y estimación de profundidad para guiar la navegación peatonal accesible, junto con el nuevo benchmark PAVE para evaluar estas capacidades.
Mediante un experimento controlado, este estudio revela que las creencias de eficacia actúan como anclajes cognitivos que generan un optimismo sistemático hacia la IA, el cual solo se mitiga con información sobre el rendimiento de la IA, mientras que las discrepancias en estas creencias influyen más en las decisiones de delegación que en el rendimiento real del equipo humano-IA.
Este estudio presenta un modelo computacional que evalúa la detección de biomarcadores de cáncer en etapas tempranas mediante nanomáquinas intravasculares, demostrando que la incorporación de características fisiológicas realistas, como el flujo no uniforme y la interacción con glóbulos rojos, reduce la probabilidad de detección en comparación con modelos simplificados, siendo los capilares el entorno más eficaz para este propósito.
FutureVLA es un modelo que mejora la predicción conjunta visomotora en agentes robóticos mediante una arquitectura que desacopla la información visual y motora para capturar la continuidad temporal y los priores físicos, lo que permite a los modelos VLA existentes internalizar estas capacidades predictivas sin modificar su arquitectura de inferencia.
El marco de aprendizaje por refuerzo meta MAVEN permite a un único policy de cuadricóptero lograr una navegación ágil y robusta mediante la adaptación en tiempo real a variaciones dinámicas extremas, como cambios de masa del 66,7% y fallos del 70% en el empuje de un rotor, logrando una transferencia exitosa de simulación a la realidad en menos de una hora de entrenamiento.