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💻 ciencias de la computación

What Does Development Add? Multiple-State Evidence Improves Causal Recovery in Constructed Transformer-Circuit Dossiers

Este estudio demuestra que proporcionar a un analista de modelos de lenguaje múltiples estados secuenciales de un circuito transformador construido, en lugar de solo su estado final, mejora significamente la precisión de la recuperación de bordes causales y de las predicciones post-intervención, incluso cuando todas las demás condiciones experimentales permanecen idénticas.

Zuo Yuchen2026-08-06
💻 ciencias de la computación

Testing Whether Internal Backdoor Precursors Precede Behavior: A Causal, Power-Matched Protocol

Este artículo propone un protocolo causal de potencia emparejada para probar rigurosamente si los precursores internos de la puerta trasera preceden al comportamiento malicioso observable mediante la comparación de un modelo envenenado contra una condición nula emparejada utilizando detectores estadísticamente corregidos y temporalmente alineados para evitar falsos positivos por pruebas múltiples y factores de confusión.

Zuo Yuchen2026-08-06
💻 ciencias de la computación

Testing History Dependence Between In-Context and In-Weights Learning

Este estudio demuestra que, si bien el orden del entrenamiento (acercarse a una mezcla equilibrada desde diferentes direcciones) crea una diferencia transitoria y mensurable en la fuerza de los mecanismos de aprendizaje en contexto frente a los de pesos, no resulta en una histéresis persistente ni en organizaciones de circuitos causales fundamentalmente diferentes en transformadores pequeños.

Zuo Yuchen2026-08-06
💻 ciencias de la computación

A Critical Period for Compositional Visual Grounding? Controlled Block Order and Causal Attention Interventions in a Small Vision–Language Transformer

Este estudio investiga si el momento de la exposición al lenguaje relacional afecta la fundamentación visual composicional en un pequeño transformador de visión-lenguaje mediante la manipulación del orden de los bloques y la realización de intervenciones causales, encontrando finalmente que no hay evidencia de que la exposición temprana proporcione una ventaja de rendimiento sobre la exposición tardía.

Zuo Yuchen2026-08-06
💻 ciencias de la computación

Does Post-Training Order Change the Mechanism of Safety Alignment? A Controlled Study of Safety DPO and Helpfulness SFT

Este estudio controlado demuestra que el orden del entrenamiento posterior impacta significativamente en los mecanismos y resultados de la alineación de seguridad, revelando que el entrenamiento para la utilidad después de la alineación de seguridad reduce drásticamente tanto las negativas inseguras como las sobre-negativas benignas en comparación con el orden inverso, al tiempo que también muestra que estos cambios de comportamiento son impulsados por representaciones rotativas en las capas superiores en lugar de mediadores causales estables.

Zuo Yuchen2026-08-06
💻 ciencias de la computación

Evidence-Based AI Marking for Secondary Assessment: Alignment, Bias, and Confidence Analysis

Este estudio demuestra que, si bien un Modelo de Lenguaje de Gran Escala basado en evidencia muestra solo una alineación moderada con las puntuaciones de los docentes y una tendencia hacia la lenidad en las evaluaciones de secundaria superior, sirve como una herramienta valiosa y transparente para la moderación orientada a la consistencia y la investigación, más que para la calificación plenamente autónoma de alto riesgo.

Tom Bryden2026-08-06
💻 ciencias de la computación

Enhanced Gold Mining Optimization with Dual-Layer Information Sharing and Dynamic Control for Multi-Objective Scheduling of Heterogeneous UAV

Este artículo propone un Algoritmo de Optimización de Mina de Oro Mejorado con un marco de intercambio de información de doble capa y dominancia de Pareto dinámica (IGMO-DP) para resolver eficazmente el problema de programación multiobjetivo de enjambres de UAV heterogéneos mediante la minimización simultánea del tiempo de misión, el consumo de energía y el desequilibrio de carga, demostrando una convergencia y diversidad superiores en comparación con los algoritmos de vanguardia existentes.

Siyuan Wei, zhongming lin2026-08-06
💻 ciencias de la computación

From Intermediate States to Novel Outcomes: Intervention-Sensitive Visual Process Grounding in an Artificial Cognitive System

Este artículo introduce una tarea libre de lenguaje que demuestra que un sistema cognitivo artificial puede inferir y aplicar reglas de procesos visuales sensibles a la intervención (distinguiendo entre diferentes estados intermedios) para lograr resultados novedosos, superando significativamente a los controles de solo punto final y mostrando que los códigos de proceso explícitos pueden ser revertidos mediante la sustitución de imágenes intermedias incluso sin supervisión directa de la intervención.

Tomoki Saka2026-08-06
💻 ciencias de la computación

The Rise of Autonomous AI Agents: A Comprehensive Survey of OpenClaw —Architecture, Security, Ecosystem, and Beyond

Este artículo presenta el primer estudio exhaustivo y multidimensional de OpenClaw, un marco de agentes de IA autónomos de rápida adopción pero vulnerable en seguridad, analizando su arquitectura, ecosistema y gobernanza para revelar las tensiones estructurales inherentes entre accesibilidad, velocidad y seguridad en el paradigma emergente de los agentes de IA autónomos.

Siyuan Li2026-08-06
💻 ciencias de la computación

Time as a Computational Substrate: The Eligibility Trace and the First Challenge to the von Neumann Architecture

Este artículo introduce la traza de elegibilidad como un sustrato computacional novedoso que incrusta la flecha causal del tiempo directamente en el hardware, desafiando la suposición de la arquitectura von Neumann de que el tiempo es un mero número de secuencia al demostrar su necesidad única para la diferenciación emergente en redes neuronales de impulsos y su estructura causal isomórfica en el descenso de gradiente estocástico.

Yahua Ruan2026-08-06