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💻 ciencias de la computación

Context-Window-Mediated Corruption of Large Multimodal Models in Clinical Medicine: A Systematic Review

Esta revisión sistemática de diez estudios con alto riesgo de sesgo revela que los modelos multimodales grandes en la medicina clínica son vulnerables a la corrupción basada en la entrada a través de cuatro clases de falla distintas, una amenaza que persiste independientemente de las características del modelo o de las defensas probadas y que no requiere de un atacante adversario para comprometer la integridad de la salida.

Amir Srour, Alon Galindo Mor, Mahmud Omar, Yiftach Barash, Diana Litmanovich, Mayse Srour-Asmar, Eyal Klang, Alon Gorens (…)2026-09-08
💻 ciencias de la computación

Collapse-Retained Information and Representation-Independent Pushdown Exposure Complexity

Este artículo establece un teorema de compromiso independiente de la representación que demuestra que el borrado de información semántica de orden superior retenida tras la fijación de orden inferior en realizaciones de pila deterministas no restringidas requiere un costo físico cuantificado por la profundidad de exposición de la pila de origen y la deuda de canonicalización, con límites inferiores nítidos derivados de la interacción entre la información retenida y la capacidad de observación limitada.

Alp Eren Bütün2026-09-08
💻 ciencias de la computación

Validation of Large Language Models in Healthcare: a Scoping Review 

Esta revisión de alcance mapea los métodos de validación existentes para los modelos de lenguaje de gran tamaño en el ámbito de la salud, categorizándolos por tarea y tipo de evaluación para proporcionar a las partes interesadas un marco estructurado para seleccionar estrategias apropiadas al contexto antes de su implementación clínica.

Anne A.H. de Hond, Ruurd Jan Anthonius Kuiper, Isa Spiero, Yu-Wen Chen, Demy L. Idema, Johanna A. A. Damen, Maarten van (…)2026-09-08
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Artificial intelligence for oral history and disaster experience: a systematic mapping study

Este estudio de mapeo sistemático revisa 35 estudios primarios para analizar cómo la inteligencia artificial está transformando la historia oral de archivos estáticos a campos dinámicos e interactivos, destacando avances significativos en la transcripción y el análisis al tiempo que enfatiza los desafíos éticos críticos y la necesidad de enfoques centrados en el ser humano y con sensibilidad al trauma.

Ahmad Azarsa, Ali Asgary, Maleknaz Nayebi, Sean Holman2026-09-08
💻 ciencias de la computación

Communication-Efficient FedProx-Binary FedVote for Dual-Task Wi-Fi Fingerprint Indoor Localization

Este artículo propone un marco de trabajo FedProx-Binary FedVote para la localización interior mediante huellas dactilares de Wi-Fi de doble tarea que es eficiente en comunicación, el cual reduce significativamente el ancho de banda de subida al transmitir direcciones de actualización de 1 bit mientras mantiene una alta precisión y robustez bajo condiciones de datos fuertemente No-IID mediante la regularización de FedProx.

Guogen Yuan, Zongchang Yang2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Can LLMs Judge Legal Accuracy? Reliability of LLM Evaluators for High-Stakes Insurance QA in a Low-Resource Language

Este artículo demuestra que, si bien los LLM pueden utilizarse para evaluar la precisión jurídica en lenguas de bajos recursos como el francés de Quebec, su fiabilidad es insuficiente para un despliegue de alto riesgo sin supervisión humana, ya que incluso los modelos más fuertes exhiben una concordancia moderada, no logran detectar errores peligrosos de manera consistente y se benefician significativamente del razonamiento paso a paso y de los métodos de ensamble.

David Beauchemin, Richard Khoury2026-09-07
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Physics-Informed Dual-View YOLO Framework for Tennis Ball Trajectory Prediction

Este estudio propone un marco de trabajo YOLO de doble vista informado por la física que integra la localización de objetos basada en aprendizaje profundo con el modelado aerodinámico del efecto Magnus para mejorar significativamente la precisión de la predicción de la trayectoria de la pelota de tenis con rotación y la estimación del punto de aterrizaje bajo condiciones de iluminación variables.

Hsu-Chun Huang¹, Qing-Wei Zheng, Kawuu W. Lin, Wei-Ting Lin2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Adaptive Neural Threshold Networks for SEC Accounting Enforcement Triage

Este estudio propone una red de umbral neuronal adaptativa que supera a la regresión logística en la priorización de presentaciones ante la SEC para la revisión de cumplimiento contable mediante el aprendizaje de umbrales dependientes del contexto, estableciendo simultáneamente un marco de requisitos de gobernanza para asegurar el uso del sistema como una ayuda de triaje confidencial en lugar de evidencia legal.

Maha Moussa, Sayed Sayed, Khater A. E. Gad, Mahmoud Ibrahim2026-09-07
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EMSEIF Provides an Explainable AI Framework for Multi Stakeholder Curriculum Feedback and Quality Assurance in Higher Education

Este estudio valida el Marco de Inteligencia Educativa Multiestakeholder Explicable (EMSEIF, por sus siglas en inglés), un sistema empírico que transforma la diversa retroalimentación de la educación superior en evidencia auditable a nivel de aspectos y mejoras curriculares accionables mediante IA explicable, grafos de conocimiento y auditoría de equidad.

Sneha Singha, Ganesh Pathak2026-09-07
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Ablating Boundary and Perturbation Signals in Replayed Near-Threshold Automated Paper Self-Review Traces

Este artículo demuestra que en los sistemas automatizados de autorevisión de artículos, la predicción de si las decisiones cercanas al umbral cambiarán bajo perturbación se logra eficazmente mediante un modelo base simple que aprovecha las distribuciones empíricas de desplazamiento de puntuación y los márgenes de decisión, en lugar de mediante modelos de frontera aprendidos complejos.

Haolun Tang, Jingyi Zhan, Yan Fen, Zhipeng Chen2026-09-07