💻 Category

cs

2488 artículos

💻 computer science

Accountability Risks of SHAP Based Managerial Recommendations in Explainable Artificial Intelligence

Este estudio demuestra que convertir las puntuaciones de importancia de las características basadas en SHAP en acciones gerenciales directas sin considerar los costos de intervención, la validez causal y los riesgos de pérdida crea peligros significativos de rendición de cuentas, revelando que la explicabilidad por sí sola es insuficiente para una toma de decisiones responsable impulsada por la IA.

Oussama Chahed2026-06-26
💻 computer science

A Survey on Poisoning Attacks, Defenses, andProvable Defense in the Era of LLMs

Esta encuesta revisa sistemáticamente los ataques de envenenamiento y las defensas en la era de los modelos de lenguaje extensos mediante la propuesta de una taxonomía exhaustiva que categoriza las amenazas en envenenamiento de pesos y de contexto, analizando técnicas representativas y estrategias de defensa, y delineando futuras direcciones de investigación para asegurar los sistemas de IA compuestos.

Yuni Lai, Xinqi Lyu, Dong Wang, Yihao Liu, Kai Zhou, Bin Xiao2026-06-26
💻 computer science

FedDAAW: Dynamic Client Selection and Accuracy- Adaptive Aggregation for Cross-Task Federated Learning under Heterogeneity

FedDAAW es un marco ligero y de preservación de la privacidad para el aprendizaje federado heterogéneo que emplea la selección dinámica de clientes y la agregación adaptativa a la precisión para mejorar significativamente la eficiencia de convergencia y el rendimiento a través de diversas tareas (clasificación, análisis de sentimiento y regresión) bajo configuraciones no IID sin requerir el intercambio de gradientes ni datos auxiliares.

Jianqing Tang2026-06-26
💻 computer science

Bibliometric Analysis of Global Research Trends in Robotic Sports: Mapping Two Decades of Innovation (2000–2024)

Este análisis bibliométrico de 1.225 publicaciones desde el año 2000 hasta 2024 revela la evolución de la investigación en deportes robóticos hacia un campo maduro y globalmente colaborativo, impulsado por instituciones clave y un cambio temático desde el fútbol robótico fundacional hacia aplicaciones avanzadas de IA como el aprendizaje profundo y la interacción humano-robot.

DEBDAS MONDAL2026-06-25
💻 computer science

CTC: The Composite Task Challenge for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

Este artículo presenta el Desafío de Tareas Compuestas (CTC, por sus siglas en inglés), una nueva suite de evaluación diseñada para evaluar rigurosamente la división del trabajo y la cooperación en el aprendizaje por refuerzo multiagente, revelando que los métodos actuales de vanguardia fallan al resolver estas tareas y demostrando que un banco de pruebas resoluble pero desafiante es esencial para avanzar en el campo.

Yurui Li, Yuxuan Chen, Xiaoli Yang, Shijian Li, Gang Pan2026-06-25
💻 computer science

SousCoder: Cross-Application Confusion Detection for Proactive Developer Assistance

SousCoder es un asistente de desarrollo proactivo y de prioridad local que monitorea señales de comportamiento entre aplicaciones a través de VS Code, Chrome y la terminal para detectar la confusión del desarrollador e intervenir con sugerencias conscientes del contexto, logrando baja latencia y alta relevancia en evaluaciones de campo al extender el trabajo previo con memoria persistente y percepción de múltiples fuentes.

Vrund Thakkar2026-06-25
💻 computer science

Validating Large Language Model Extraction of Actuarial Variables from Unstructured Claims Documents

Este estudio evalúa un flujo de trabajo de un modelo de lenguaje de gran tamaño para la extracción de 14 variables actuariales de reclamaciones de compensación laboral, revelando una concordancia general moderada con los revisores humanos (kappa ponderado cuadrático de 0,53) y una variabilidad significativa entre dimensiones, lo que subraya la necesidad de calibración y un despliegue gradual antes de la validación formal.

Robert Lieberthal, Vietbao Phan, Jawand Singh, Elizabeth Sottung, Richard Tran2026-06-25
💻 computer science

Comparative Analysis of Machine Learning Models for Predicting Grid Stability Using Tabular and Transformer Architectures

Este estudio demuestra que un modelo de aprendizaje profundo basado en transformadores supera a los algoritmos clásicos de aprendizaje automático en la predicción de la estabilidad de la red eléctrica, logrando una alta precisión tanto en tareas de clasificación binaria como de regresión, al tiempo que apoya los objetivos globales de sostenibilidad para redes inteligentes resilientes.

ARUNKUMAR E, Lakshmi Priya M2026-06-25
💻 computer science

Contrast-Induced Class Overlap as a Fairness Bottleneck in Dermatological AI: Evidence from HAM10000

Este estudio identifica que el menor contraste entre la lesión y el fondo en la piel oscura crea un solapamiento de clases estructurales que provoca que los modelos de IA dermatológicos sobrepredigan sistemáticamente la malignidad y generen un exceso de derivaciones para pacientes de piel oscura, un cuello de botella de equidad que persiste incluso tras corregir las distribuciones de clase de confusión y que se mitiga mejor mediante el equilibrio de clases por tono en lugar del condicionamiento de tono.

Aaron Ajit2026-06-25
💻 computer science

Predictive Failure Detection in Data Warehouse Architectures Through Machine Learning

Esta investigación propone un marco de aprendizaje automático que aprovecha métodos de ensamble e inteligencia artificial explicable para predecir fallos en almacenes de datos con hasta 15 minutos de antelación mediante el análisis de métricas del sistema, reduciendo así el tiempo de inactividad a través de la detección proactiva de anomalías y el análisis automatizado de la causa raíz.

Hendrik Robert2026-06-25