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💻 computer science

How LLMs Audit Each Other: Five Mechanisms of Auditor Bias in Cross-Model Peer Review Under Identity Disclosure and Cross-Lingual Conditions

Este artículo investiga cómo la divulgación de identidad y los desajustes translingüísticos introducen cinco mecanismos de sesgo distintos en la revisión por pares de LLM a LLM, demostrando a través de experimentos multimodelo que las puntuaciones autoinformadas son indicadores poco fiables de la estabilidad del auditor y requieren un análisis cualitativo independiente del texto justificativo.

Evans F. Tovar O.2026-06-30
💻 computer science

Algorithmic Groupthink: Causal Analysis and Mitigation of Semantic Convergence in Multi-agent LLM Systems

Este artículo identifica y cuantifica el "Pensamiento de Grupo Algorítmico", un fenómeno en el que los sistemas de LLM multi-agente pierden diversidad semántica al compartir trabajo intermedio, y demuestra que este problema de tiempo de inferencia puede mitigarse eficazmente mediante instrucciones específicas a nivel de prompt sin comprometer la calidad del resultado.

Hideki Muto, Tetsuro Ogi, Takahiro Yakoh2026-06-30
💻 computer science

Cognitive Supply Chain Twins in Geopolitical Turbulence: A Multi-Agent Reinforcement Learning Architecture for Autonomous Resilience in Emerging Economies

Este artículo propone una arquitectura de Gemelo de la Cadena de Suministro Cognitiva que integra Gemelos Digitales con Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente para mejorar autónomamente la resiliencia de la cadena de suministro frente a disrupciones geopolíticas en economías emergentes, demostrando mediante simulaciones que este enfoque supera significativamente a los métodos tradicionales en el mantenimiento de la continuidad operativa, la reducción del tiempo de recuperación y la disminución de costos dentro del contexto específico de Perú.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 computer science

QBK-ProtoNet: Quality-Calibrated Bio-Kinematic Covariance Prototype Learning for Deepfake Video Detection

Este artículo propone QBK-ProtoNet, un marco de detección de deepfakes interpretable que aprovecha prototipos de covarianza biocinemática calibrados por calidad para identificar de manera robusta videos manipulados a través de condiciones degradadas y dominios no vistos mediante la medición de inconsistencias fisiológicas y temporales frente a la evidencia aprendida de autenticidad y manipulación.

Sharon Philip, Shyamala Devi N2026-06-30
💻 computer science

The Neuron as a Latent State: Classical Variational Readout in Distributional Neural Units

Este artículo introduce EVE, una unidad neuronal distributiva que trata los estados ocultos como latentes variacionales locales, y demuestra mediante un protocolo de congelación de la posterior que una lectura de tipo rama-centroide sin oráculo puede decodificar eficazmente este estado latente para mejorar la precisión y la cobertura del pronóstico multimodal sin necesidad de reentrenamiento.

Yves Ruffenach2026-06-30
💻 computer science

Predictive Intelligence for Civil Works Valuation: A Hybrid Random Forest–ANN Model with 91.20% Accuracy for Dynamic Cost Management in Peru

Este estudio propone un modelo híbrido de Random Forest–ANN entrenado en 450 proyectos de construcción peruanos que logra una precisión del 91,20% en la valoración dinámica de costos, reduciendo significativamente los errores de predicción y el sesgo geográfico, al tiempo que ofrece una vía viable para su integración en los marcos de gestión de infraestructura pública del Perú.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 computer science

Design of U-Net Architectures for Medical Image Segmentation using AI/ML Model

Este artículo revisa la evolución de las arquitecturas U-Net para la segmentación de imágenes médicas, destacando sus cinco variantes principales, su integración con técnicas avanzadas como las GAN y el aumento de datos, y las optimizaciones para la eficiencia y la transparencia que colectivamente mejoran la precisión y la aplicabilidad clínica en el diagnóstico de enfermedades y la planificación del tratamiento.

Pankaj Chandankhede2026-06-30
💻 computer science

Verifier Exploitation in NLI-Guided Iterative Refinement: A Controlled Empirical Analysis

Este artículo demuestra que la explotación del verificador en el refinamiento iterativo guiado por NLI es una vulnerabilidad arquitectónica inherente a los bucles de retroalimentación de métrica única, mostrando cómo un proceso libre de entrenamiento y de gradiente cero puede degradar sistemáticamente la fidelidad mientras infla las puntuaciones de NLI mediante la truncación de contenido, y propone un protocolo de detección universal y libre de anotación para identificar tales riesgos estructurales.

Arnav Gupta2026-06-30
💻 computer science

Reinforcement Learning for Dynamic Model Selection an d Attention-Guided Fracture Detection in Multi-Anatomic al Region X-ray Imagery

Este artículo propone Dyna-FractureNet, un nuevo marco que aprovecha el Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente Cooperativo para seleccionar dinámicamente conjuntos de modelos óptimos y coordinar mecanismos de atención multinivel, mejorando así significativamente la precisión, la robustez y la eficiencia de la detección de fracturas en diversas regiones anatómicas en imágenes de rayos X.

Meng Zhang, Peng Li, Shuaihu Pan, Pengcheng Xie, Luanning Li2026-06-30
💻 computer science

Photovoltaic Panel Failure Detection Using Class-Conditioned Generative Adversarial Networks

Este artículo propone un marco de Red Generativa Antagónica con Clasificador Auxiliar (AC-GAN) que sintetiza imágenes térmicas de alta fidelidad de defectos fotovoltaicos poco comunes para abordar el desequilibrio de clases, mejorando así significativamente la calibración probabilística y la fiabilidad del diagnóstico de fallos impulsado por IA en las operaciones solares.

Md Moshfiqure Rahman, Paroma Chatterjee, Varsha Sen, Kamrul Hasan, Prashnna Gyawali, Anurag K. Srivastava2026-06-30