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GAAR: Runtime Governance for Scalable Agentic Retrieval and Tool- Orchestrated Enterprise AI Systems

Este artículo presenta GAAR, una arquitectura de gobernanza en tiempo de ejecución posicionada entre los agentes planificadores y la ejecución de herramientas que reduce significativamente las violaciones de políticas y las llamadas a herramientas inseguras, al tiempo que mejora la fidelidad y el cumplimiento de auditoría en sistemas de IA empresariales, aunque con un aumento modesto en la latencia, según lo demostrado a través de extensas pruebas comparativas sintéticas.

Abhradeep Chatterjee2026-08-05

💻 ciencias de la computación

Blockchain-Enabled Decision Intelligence for Post-Implementation ERP Value Realization: A Framework for Trust, Process Transparency, Smart Contracts, and Enterprise Performance Optimization

Este artículo propone un marco de cuatro capas que integra la infraestructura de blockchain y la inteligencia de decisiones para abordar los desafíos de la realización del valor de los ERP tras su implementación, mediante la mejora de la confianza en los datos, la transparencia de los procesos y la gobernanza automatizada a través de contratos inteligentes.

Joshua Babatola2026-08-05

💻 ciencias de la computación

Dynamic Sparse Attention and Mixture-of-Experts for Iterative Visual Classification

Este artículo propone un transformador de Atención Dispersa Dinámica y Mezcla de Expertos para la clasificación visual iterativa que logra una precisión competitiva en los estándares de referencia mientras reduce significativamente los parámetros activos y el tiempo de entrenamiento mediante el refinamiento recursivo y la computación condicional.

Ahsan Umar2026-08-05

💻 ciencias de la computación

Closed-Form Residual-Space Rotation for Offline Transformer Width Growth

Este artículo propone una receta fuera de línea para expandir progresivamente el ancho de un Transformer que combina un Operador de Integración de Residuos Pequeños (SRIO) de forma cerrada con políticas de expansión específicas por bloque y una compuerta de calentamiento escalar para mejorar significativamente la pérdida de entrenamiento y preservar los comportamientos aprendidos durante el crecimiento del modelo.

Ramasubramanian B2026-08-05

💻 ciencias de la computación

Fundus Image Super-Resolution Based on SRGAN with Efficient Channel Attention and Composite Degradation Modelin

Este artículo propone un método de superresolución basado en SRGAN mejorado con Atención de Canal Eficiente y un modelo de degradación compuesto para mejorar la claridad de las imágenes de fondo de ojo borrosas, demostrando un rendimiento superior tanto en escenarios sintéticos como clínicos reales mediante evaluaciones exhaustivas de píxeles, estructurales y perceptuales.

Ziheng Cheng, Kai Liu, Zhengqian Li, Bing Fu, Xusan Yang2026-08-05

💻 ciencias de la computación

Efficient Test-Time Adaptation for Dynamic Distribution Shifts

Este artículo propone un marco de adaptación eficiente en tiempo de prueba en línea que combina el cribado de confianza dinámica, el ajuste incremental a nivel de rama y la suavidad de la distribución temporal para lograr un rendimiento robusto y de baja latencia en datos de flujo con cambios dinámicos de distribución.

Wenjuan Guo, Wentao Zhang, Shuyuan Wang, Ruiqi Liu2026-08-05

💻 ciencias de la computación

Uncertainty-Aware Adaptive Debate for Robust and Efficient Large Language Model Reasoning

Este artículo presenta el Debate Adaptativo Consciente de la Incertidumbre (UAAD, por sus siglas en inglés), un marco basado en simulación que optimiza dinámicamente el razonamiento de los LLM mediante la localización de la incertidumbre y el ajuste de los parámetros del debate para lograr ganancias significativas en precisión y una reducción en los costos computacionales, aunque sus mejoras reportadas siguen siendo hipotéticas a la espera de la validación con modelos en vivo.

Ruiqi Liu, Wenjuan Guo, Tian Liao, Xiaotian Fang2026-08-05

💻 ciencias de la computación

Generative Artificial Intelligence in Laboratory-Based Health Sciences Education: A Scoping Review of an Emerging Evidence Base

Esta revisión de alcance de nueve estudios recientes revela que, si bien la IA generativa en la educación de ciencias de la salud de base laboratorial mejora primordialmente la eficiencia y apoya las actividades de indagación individual y de adquisición, su integración está actualmente limitada por una base de evidencia pequeña, riesgos de inexactitud fáctica y una notable falta de aplicaciones colaborativas, lo que subraya la necesidad de mayor investigación comparativa y supervisión experta.

Kiran Zahid2026-08-05

💻 ciencias de la computación

Language model agents show in-group trust bias invisible to standard behavioural audits

Este estudio revela que los agentes de modelos de lenguaje ampliamente utilizados exhiben un robusto sesgo de confianza endogrupal basado en etiquetas arbitrarias —una dinámica social sutil que permanece indetectable para las auditorías de comportamiento agregadas estándar porque se manifiesta en *quién* recibe las acciones en lugar de en *qué* acciones son elegidas.

Messi Lee2026-08-05

💻 ciencias de la computación

CHRONOS: A Causally-Constrained Architecture for Scientifically Defensible Counterfactual History

Este artículo presenta CHRONOS, una arquitectura híbrida novedosa que formaliza la historia contrafactual científicamente defendible como un problema de modelo estructural-causal restringido sobre grafos de conocimiento temporales, mientras reporta transparentemente las limitaciones honestas en escalabilidad y rendimiento de optimización cuántica observadas durante las pruebas sintéticas preliminares.

Mezbah Uddin Rafi2026-08-05

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