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💻 ciencias de la computación

Mutation Testing of Task-Scoped State Oracles in Software-Agent Benchmarks: A Cross-Benchmark Empirical Study

Este artículo presenta un protocolo de pruebas de mutación determinista que revela que los oráculos de alcance de estado en los bancos de pruebas de agentes de software rechazan eficazmente las fallas de estado dañinas y las variaciones de esquema benignas, al tiempo que identifica falsos negativos específicos en ToolSandbox donde los evaluadores no logran detectar efectos secundarios persistentes no deseados a pesar de que las puntuaciones no cambian.

Shengyao Sun2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Balancing Autonomy and Oversight in Language-Agent-Guided Physical Experimentation

Este artículo presenta ADAM, un marco de modelos de lenguaje de gran tamaño multiagente que equilibra una alta autonomía con una supervisión humana dirigida mediante el uso de límites de reversibilidad semántica para guiar de forma segura la experimentación de materiales en bucle cerrado.

Steven Spurgeon, Anderson Borch, Emily Avey, Michelle Smeaton, Renae Gannon, Jayden Grunde2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Misbehavior Detection in Internet of Vehicles: A Multi-Dimensional Survey

Esta encuesta presenta una taxonomía multidimensional exhaustiva para la detección de conductas indebidas en los Sistemas de Transporte Inteligentes Cooperativos, vinculando metodologías avanzadas como el aprendizaje federado y el blockchain con desafíos del mundo real, al tiempo que aborda las amenazas emergentes de la IA generativa y esboza direcciones futuras para mecanismos de defensa resilientes y que preserven la privacidad.

NARENDRA Dewangan, Mounira Msahli2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Experimental Realization of a Zero-RAM, Battery-Free 3.0mm Reversible Computing Platform Circumventing Landauer's Limit for Sustainable Global Climate Mitigation

Este artículo afirma presentar una revolucionaria plataforma de computación reversible de 3,0 mm sin batería que elude el límite de Landauer y elimina la necesidad de memoria RAM física y redes tradicionales mediante la utilización de la recuperación adiabática de carga y la resonancia cuántica, logrando así supuestamente un consumo de energía cercano a cero, la síntesis instantánea de modelos de IA y una inmunidad total ante amenazas ambientales y de seguridad.

Min Ho Jung2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Predicting Pathogen Emergence Using a Spatiotemporal Graph Neural Network and Explainable AI Approach

Este estudio propone un marco que integra Redes Neuronales de Grafos Espaciotemporales con Inteligencia Artificial Explicable para pronosticar con precisión los riesgos de emergencia de patógenos utilizando una base de datos de epidemias humanas, logrando un rendimiento superior sobre los modelos de referencia al cuantificar la incertidumbre e identificar los factores clave para permitir intervenciones de salud pública proactivas.

Oreofe Jolaolu, Okoh J.C2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Signed Layer-Level Evidence in Transformer Predictions, and a Diagnostic for When It Applies

Este artículo introduce el Flujo de Evidencia de Lenguaje (LEF) para descomponer las predicciones de los Transformers en evidencia por capa con signo y propone ScopeGate, una herramienta de diagnóstico basada en permutaciones que revela las limitaciones de los detectores de errores existentes tanto a nivel de modelo como de tarea, demostrando que ninguna métrica única predice universalmente el fallo del modelo.

Jeffery Opoku, David Banahene2026-08-18
💻 ciencias de la computación

A Quantum-Inspired Ensemble Learning Framework for Multi-Class Respiratory Disease Diagnosis

Este artículo presenta la Fusión Cuántico-Cognitiva (Q-CogFusion), un novedoso marco de aprendizaje de conjunto de inspiración cuántica que integra el entrelazamiento de características, el equilibrio de clases consciente de la geometría y la agregación basada en la atención para lograr un diagnóstico multiclase de alta precisión e interpretable de enfermedades respiratorias en datos clínicos desbalanceados.

Francis Ofoma Eze, Wang QingXian, Chidi Daniel Chukwu, Attah Festa Kosisochukwu, David Ocho Audu, Eze Franklin ThankGod (…)2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Buddhist, Yogic, and Vedic Contemplative Principles in AI Model Prompting: A Pilot Study

Este estudio piloto demuestra que el uso de instrucciones basadas en principios contemplativos de las tradiciones budista, védica y yóguica mejora significativamente la seguridad, la alineación ética y la calidad cooperativa de los grandes modelos de lenguaje en comparación con las líneas base no contemplativas, ofreciendo una intervención de bajo costo y agnóstica a la tradición que no requiere el reentrenamiento del modelo.

Steve Haberlin, Satyam Tiwari, Shiva Jahani2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Benchmarking Real-Time Database Synchronisation Architectures: REST Polling, WebSocket Push, and CockroachDB CDC

Este artículo presenta un benchmark controlado que compara las arquitecturas de polling REST, WebSocket push y CockroachDB CDC para la sincronización de bases de datos en tiempo real, revelando que mientras WebSocket push ofrece la latencia mediana más baja y el polling REST proporciona retrasos acotados predecibles, CDC ofrece medianas competitivas pero sufre una latencia de cola significativa debido al procesamiento por lotes e incompatibilidades de protocolo específicas.

Kunal Dhanda2026-08-18