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Addressee Framing Systematically Reduces LLM Structural Pathology: A Controlled Empirical Study of Directed Information Flow

Este estudio empírico controlado demuestra que el encuadre de las respuestas de los modelos de lenguaje de gran tamaño para un verificador de hechos adversarial, en lugar del preguntante directo, reduce sistemáticamente patologías estructurales como la sicofancia y la fabricación al activar el conocimiento latente, un efecto que es robusto en diversos modelos pero imperceptible para los usuarios humanos, lo que requiere una implementación desde el lado del sistema.

Yahua Ruan, Dongmei2026-08-06

💻 ciencias de la computación

MCFN: A Lightweight Multi-Path Compound Fusion Network for Deepfake Face Detection

Este artículo propone MCFN, una red de fusión compuesta de múltiples rutas ligera que integra pistas de textura, bordes y frecuencia mediante atención de rutas cruzadas y modulación FiLM para lograr una precisión de detección de deepfakes de vanguardia en múltiples evaluaciones con solo 6.33 millones de parámetros.

Susmita Saha Lagna, Md Raihan Khan2026-08-06

💻 ciencias de la computación

Analog Diffusion Models

Este artículo presenta los Modelos de Difusión Analógica (ADMs), los cuales aprovechan una correspondencia de punto fijo entre la dinámica del hardware analógico y la inferencia de difusión implícita para permitir una IA generativa totalmente analógica y de alta eficiencia sin requerir el rediseño del modelo ni comprometer la compatibilidad con los ecosistemas de entrenamiento estándar.

Jiaqi Chu, Heiner Kremer, Fabian Falck, Grace Brennan, Burcu Canakci, James Clegg, Daniel Cletheroe, Doug Kelly, Christo (…)2026-08-06

💻 ciencias de la computación

OPCNet: Oscillatory Pattern Capturing Network for Highly Oscillatory Data

El artículo presenta OPCNet, un novedoso modelo de red neuronal que identifica y ajusta datos altamente oscilatorios mediante el aprendizaje de la dinámica subyacente de las EDO lineales con perturbaciones, demostrando un rendimiento superior en la captura de patrones oscilatorios en comparación con los métodos existentes.

SangUk Hwang, Hyeong-Ohk Bae, Byungjoon Lee2026-08-06

💻 ciencias de la computación

Executable Intelligence in Policy-Constrained Knowledge Systems: A Closed-Loop Decision-Execution Framework

Este artículo aborda la "Brecha de la Intuición a la Acción" en sistemas inteligentes mediante la propuesta de un marco de bucle cerrado que integra restricciones de gobernanza y ejecución directamente en el proceso de toma de decisiones, optimizando así la latencia, el riesgo y el costo para garantizar que las acciones sean seguras, auditables y ejecutables por construcción.

Abhradeep Chatterjee2026-08-06

💻 ciencias de la computación

Marginal Alignment Does Not Guarantee Joint-Distribution Fidelity: An Official-Reference Audit of Nemotron-Personas-Korea with Cross-Locale Replication

Este artículo introduce el protocolo de auditoría de la Huella de Suposición de Independencia (IAF, por sus siglas en inglés) para demostrar que, si bien el conjunto de datos NVIDIA Nemotron-Personas-Korea se alinea con las demografías marginales oficiales, no logra preservar las estructuras críticas de la distribución conjunta entre atributos como ocupación, edad y género, estableciendo así que la alineación marginal por sí sola es insuficiente para garantizar la fidelidad de los datos sintéticos.

Joonhyung Bae2026-08-06

💻 ciencias de la computación

A Hybrid Intelligent Navigation Framework Using a Heuristic-Guided Dynamic Window Approach and Optimized Rapidly Exploring Random Tree Star for Autonomous Mobile Robots in Complex Dynamic Environments

Este artículo propone un marco de navegación inteligente híbrido que integra un planificador global AP-RRT mejorado y guiado por potencial con controladores locales de Enfoque de Ventana Dinámica de peso adaptativo para lograr una navegación autónoma robusta, eficiente y suave en entornos dinámicos complejos.

ManikkaChandru R, Anish Visakan B, Sivasankar Ganesan, Behnaz Sohani2026-08-06

💻 ciencias de la computación

A Reliable Framework for The Safe and Interpretable Detection of Mental Health Risks from Social Media Texts

Este artículo presenta SAFER-MIND, un marco novedoso que mejora la seguridad y la interpretabilidad de la detección de riesgos de salud mental en las redes sociales mediante la combinación de integración de texto multidimensional, modelado probabilístico calibrado y predicción conforme para distinguir entre decisiones de alta confianza y casos que requieren revisión humana, logrando así una alta precisión al minimizar los errores de riesgo.

ahmed Raheem, Farshad Kiyoumarsi2026-08-05

💻 ciencias de la computación

Retrieval-Augmented Generation for Reducing Hallucinations in Drug-Related Question Answering Systems

Este artículo presenta un flujo de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que reduce significativamente las alucinaciones y mejora la precisión fáctica en la respuesta a preguntas relacionadas con fármacos al fundamentar las respuestas de los LLM en una base de conocimientos farmacéuticos curada, mitigando así riesgos críticos para la seguridad del paciente.

Pratik Kumar, Rajat Verma2026-08-05

💻 ciencias de la computación

Clinical Metadata and Semantic Explanation-Guided Multimodal Deep Learning for Skin Lesion Recognition

Este artículo propone un marco de aprendizaje profundo multimodal guiado por metadatos clínicos y explicaciones semánticas que integra imágenes dermoscópicas con atributos clínicos y diagnósticos para mejorar significativamente la precisión e interpretabilidad del reconocimiento de lesiones cutáneas en comparación con los métodos basados únicamente en imágenes.

Hangyu Chen, Jian Sun, Jinbang Zhang2026-08-05

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