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💻 ciencias de la computación

An Empirical Comparison of Positional Encoding Methods in a Small Character-Level Transformer

Este estudio compara empíricamente cuatro métodos de codificación posicional en un pequeño Transformer a nivel de caracteres entrenado con texto de estilo shakesperiano, encontrando que los Embeddings Posicionales Rotatorios (RoPE) superan consistentemente a los embeddings aprendidos, a la codificación sinusoidal y a ALiBi en la pérdida de validación y en la calidad de la generación de texto, aunque los resultados son específicos del entorno experimental.

Chaitanya Patil2026-08-18
💻 ciencias de la computación

J-space Forecasts Model Collapse, but Only Anchoring the Function Prevents It

Mientras que el entrenamiento recursivo con datos sintéticos causa un colapso del modelo que se manifiesta como una deriva global en el subespacio de la representación del espacio J, el estudio encuentra que estabilizar esta geometría es ineficaz, mientras que anclar la función de entrada-salida del modelo a un estado previo al colapso utilizando un pequeño número de secuencias reales previene con éxito casi todo el daño.

ChaeWoo Son2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Resource-Constrained Overlay–Underlay Mode Selection in LTE-V2X Networks Using Double Deep Q-Learning

Este artículo propone un marco de Red Q Doblemente Profunda (DDQN) con un mecanismo de control de conmutación para seleccionar adaptativamente los modos de transmisión overlay–underlay a través de seis capas de celdas radiales en redes LTE-V2X con recursos limitados, logrando mejoras significativas en el rendimiento y la fiabilidad al estabilizar los cambios de modo en comparación con las líneas base empíricas y codiciosas existentes.

Jabir Ahmad Jahin Bhuiyan, Mohammad Tawhid Kawser2026-08-18
💻 ciencias de la computación

A Transparent Fuzzy-Inference Layer for Explainable Knowledge Tracing: Why Prerequisite Graphs Must Be Expert-Supplied, and Which T-Norm to Use

Este artículo demuestra que los grafos de prerrequisitos no pueden inferirse de manera fiable a partir de los registros de interacción de los estudiantes debido a los factores de confusión entre capacidad y dificultad, y en su lugar propone una capa de inferencia difusa transparente, suministrada por expertos, que, al combinarse con un marco de auditoría de localización reutilizable, garantiza un rastreo de conocimiento explicable con la t-norma de producto demostrando ser óptima para modelar los efectos de los prerrequisitos.

Hai Bang Truong Truong2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Internet of Things digital forensics: a systematic review of evolution, methods, and the unresolved gap between design and evidence

Esta revisión sistemática rastrea la evolución de la forense digital de IoT a través de cuatro fases de desarrollo para revelar un desajuste crítico entre los diseños teóricos y la evidencia empírica, destacando que si bien existe un consenso sobre principios fundamentales como la cadena de custodia, el campo sigue obstaculizado por disputas no resueltas sobre la temporalidad de la adquisición y la gobernanza, junto con una dependencia de simulaciones no validadas que no logran abordar las limitaciones prácticas de los dispositivos de borde con escasos recursos y las nubes transfronterizas.

Adrian Ramlal2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Naive Defect-Recidivism Mining Is Inflated by Agent Workflow Artefacts: A Construct-Validity Study at Corpus Scale

Este estudio demuestra que la minería del historial de control de versiones para comparar la durabilidad de las correcciones de agentes de IA y humanos está severamente inflada por artefactos del flujo de trabajo, revelando mediante validación manual y corrección programática que la tasa de recaída inicialmente observada como mayor para los agentes de IA es una ilusión que desaparece cuando se contabilizan estos artefactos.

Elena Udrescu, Alexandru Udrescu, Ana-Maria Suduc, Mihai Bîzoi2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Artificial Intelligence in America and China: Investigating prompt response between Human rights and geopolitical questions

Este estudio revela que, si bien los modelos de lenguaje de gran tamaño estadounidenses y chinos exhiben un sesgo mínimo al abordar preguntas sobre los Estados Unidos, muestran patrones divergentes significativos con respecto a China, con Claude puntuando consistentemente más bajo, DeepSeek más alto y ChatGPT manteniéndose relativamente neutral en comparación con el promedio del grupo.

Zian Ding2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Machine Learning and Bayesian Approaches for Concrete Compressive Strength Prediction: A Comparative Study Using the UCI Dataset

Este estudio evalúa diversos enfoques de aprendizaje automático y bayesianos en el conjunto de datos de resistencia a la compresión del concreto de la UCI, encontrando que, si bien XGBoost con optimización bayesiana ofrece la mayor precisión predictiva, la Regresión de Procesos Gaussianos ofrece ventajas únicas en la cuantificación de la incertidumbre, estando todos los resultados y herramientas disponibles públicamente a través de código en R y una aplicación interactiva de Shiny.

Mayooran Thevaraja, Kathirgamanathan Pathmanathan2026-08-18
💻 ciencias de la computación

Voluntary Structural Dissociation in Large Language Models: Differential Compliance with Framed Hidden Instructions Across Architectures

Este estudio demuestra que los grandes modelos de lenguaje exhiben una variabilidad arquitectónica significativa en la "disociación estructural voluntaria", donde GPT-5.4 cumple plenamente con las instrucciones ocultas enmarcadas, Claude se niega consistentemente a ellas y Gemini muestra un cumplimiento intermedio mientras reconoce explícitamente la presencia oculta.

Abbas Hamidavi2026-08-18