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💻 ciencias de la computación

How Reliable Are Bengali LLM Benchmarks? A Cross-Lingual Contamination and Robustness Audit of Open-Weight Language Models

Este artículo introduce y valida un marco sistemático para auditar la fiabilidad de los benchmarks de LLM en bengalí mediante la detección de la contaminación de datos translingüísticos y la medición de la robustez frente a perturbaciones, revelando que los resultados piloto iniciales muestran un rendimiento apenas por encima de los niveles de azar.

Md Fahim Faisal Tanha2026-08-04
💻 ciencias de la computación

Advanced Techniques for 3D Image Reconstruction and Visualization in Medical Imaging: A Comparative Study of AI-Driven and Conventional Methods

Esta revisión examina el impacto transformador de las técnicas de reconstrucción de imágenes 3D impulsadas por IA y las convencionales en la imagenología médica, destacando cómo el aprendizaje profundo, la realidad aumentada y los algoritmos optimizados mejoran la precisión diagnóstica y la planificación quirúrgica al tiempo que abordan desafíos constantes como las demandas computacionales y el ruido.

Md. Islam2026-08-04
💻 ciencias de la computación

Can Administrative Justice Be Predicted ? AStudy of Open Judicial Decisions in France

Este estudio demuestra que JuriBERT, un modelo adaptado al dominio jurídico francés, predice con mayor exactitud los resultados de más de 157.000 decisiones de tribunales administrativos franceses basándose únicamente en los antecedentes fácticos y procesales, alcanzando una puntuación F1 macro de 0,718 y destacando la señal predictiva contenida en los hechos del caso antes de la adjudicación.

Naili Khaoula2026-08-04
💻 ciencias de la computación

Repository-Scoped Knowledge Graph Context for Ontology Validation Test Generation: A Controlled Evaluation on TKTOnto

Este artículo presenta una evaluación controlada que demuestra que la selección de contexto de grafos de conocimiento con alcance de repositorio genera eficazmente pruebas de validación de ontologías para el artefacto multi-módulo TKTOnto mediante el aislamiento automático de módulos relevantes, el cumplimiento de un contrato de relevancia determinista y la reducción de tokens de entrada en un 2.24%.

Aamir Siddiqui, Vaibhav Shrivastava, Mohammad Bilal2026-08-04
💻 ciencias de la computación

A Monotone Redundancy-Aware Decision-Burden Method for Explainable Human Oversight in Human–Robot Collaboration

Este estudio propone un método de carga de decisión monótono y consciente de la redundancia para la supervisión humana explicable en la colaboración humano-robot que garantiza que las condiciones de seguridad nunca sean anuladas por puntuaciones agregadas, demostrando un rendimiento predictivo mejorado y monotonicidad matemática sobre los modelos no ajustados en extensas simulaciones computacionales, al tiempo que señala la necesidad de una futura validación de campo.

Seyma Yaman Kayadibi2026-08-04
💻 ciencias de la computación

Automated Hyperparameter Optimization for Transfer Learning-Based Machine Fault Diagnosis Using Hybrid Genetic–Simulated Annealing Algorithm

Este artículo propone un marco de optimización automatizada de hiperparámetros para el diagnóstico de fallas de máquinas basado en aprendizaje por transferencia mediante un algoritmo híbrido de Algoritmo Genético–Simulated Annealing, el cual demuestra mejoras de rendimiento robustas sobre los métodos de referencia en diversos escenarios industriales que involucran escasez de datos y cambios de dominio.

Mohammed Jarbou, Daehan Won, Sanwon Yoon2026-08-04
💻 ciencias de la computación

Convergent assessment cannot be policed: a residual-entropy bound on authorship attribution and its consequences for integrity in quantitative disciplines

Este artículo sostiene que la atribución de autoría es estructuralmente imposible para formatos de evaluación convergentes como las preguntas de opción múltiple, debido a que las respuestas correctas contienen cero entropía residual, lo que hace que las políticas actuales de integridad de la IA basadas en la detección de ensayos sean infundadas para las disciplinas cuantitativas y necesiten controles específicos por modalidad.

TANZIM ISLAM KHAN2026-08-04
💻 ciencias de la computación

Acoustic-Prosodic Evidence in Multimodal Sarcasm Detection: A Controlled and Interpretable Evaluation of PEFM-CMAE on the Complete MUStARD Corpus

Este estudio demuestra que el modelo PEFM-CMAE, el cual integra características acústico-prosódicas e incongruencia explícita entre texto y audio, supera significativamente a las líneas base de solo texto en la detección de sarcasmo hablado en el corpus MUStARD, aunque su rendimiento disminuye al generalizarse a programas no vistos.

Iyanuoluwa Fatoki, Victoria Bolanle Oyekunle, Emmanuel Adebowale Adediran2026-08-04
💻 ciencias de la computación

The Base-Rate Trap in Generative AI Text Detection: Why Detectors Cannot Serve as Standalone Evidence of Academic Misconduct, and Who Bears the Cost

Este artículo sostiene que los detectores de texto de IA generativa son estructuralmente inadecuados como evidencia autónoma de falta de integridad académica debido a la falacia de la tasa base, la cual provoca tasas de falsos positivos inaceptablemente altas y efectos dispares severos en escritores no nativos de inglés, lo que hace necesario un cambio de la vigilancia basada en la detección hacia el rediseño de la evaluación.

TANZIM ISLAM KHAN2026-08-04
💻 ciencias de la computación

Mapping the Convergence of Information Retrieval and Large Language Models

Este artículo presenta un análisis bibliométrico de 4.064 documentos desde 2015 hasta 2025, revelando que el campo de la Recuperación de Información ha evolucionado de un paisaje diversificado de subáreas distintas hacia una estructura convergente centrada en los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño y el ranking neuronal, impulsada por el papel puente de la literatura de revisión y el surgimiento de la generación aumentada por recuperación.

Prince Opoku Saaluon2026-08-04