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💻 ciencias de la computación

Peer-Conditioned Observation Representation for Peer Adaptation in Multi-Agent Reinforcement Learning

Este artículo propone la Representación de Observación Condicionada por Pares (PCOR, por sus siglas en inglés), un método que mejora la adaptación multiagente a pares heterogéneos bajo observabilidad parcial al imponer un sesgo inductivo asimétrico donde las representaciones de los pares condicionan la interpretación de las características de observación en lugar de servir como entradas paralelas a un codificador conjunto.

Daipeng Li, Pei Xu, Shiyue Cao, Likun Yang, Shihang Zhang, Tong Wang, Kaiqi Huang2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Disagreement reliability routing for multimodal large language model evidence pipelines with imperfect counterfactual priors

Este artículo introduce EviRoute-DR, un método de enrutamiento de fiabilidad por desacuerdo que fusiona eficazmente prioridades de reglas corregidas con expertos en resultados fácticos directos para mejorar la calibración del flujo de evidencia y los costos de resolución en modelos de lenguaje grandes multimodales, incluso cuando las reglas contrafácticas son imperfectas y solo se observa un resultado fáctico por caso.

Nataraj Agaram Sundar, Tejas Morabia2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Predicting semantic consistency between images and Korean hashtags on Instagram

Este artículo propone un marco de clasificación ordinal de cinco niveles para predecir la consistencia semántica entre imágenes y hashtags de Instagram en coreano, demostrando que un modelo CLIP ajustado para el idioma coreano supera tanto a su contraparte en inglés como a los clasificadores clásicos en un conjunto de datos anotado por GPT-4o, al tiempo que destaca la ambigüedad intrínseca de la tarea y la importancia crítica de la adecuación lingüística en la comprensión multimodal.

Jiyoon Oh, Jangmin Oh2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Lightweight Verifiable Computation with Constant-Size Proofs for Sequential State Transitions

Este artículo presenta un esquema de computación verificable ligero y actualizable para transiciones de estado secuenciales que utiliza una familia de programas aritméticos cuadráticos linealmente actualizables para generar pruebas de tamaño constante de 160 bytes con tiempos de generación y verificación significativamente más rápidos en comparación con métodos existentes como Groth16 y Nova.

Heewon Chung, Hyeonbum Lee2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Enterprise AI Readiness in Healthcare: Development and Preliminary Evaluation of a Five-Domain Survey Framework

Este estudio desarrolló y evaluó preliminarmente un marco de encuesta de cinco dominios para evaluar la preparación de la inteligencia artificial empresarial en las organizaciones de atención médica, encontrando que, si bien el liderazgo y la gobernanza son relativamente sólidos, la fuerza laboral y la integración clínica siguen siendo brechas críticas que influyen significativamente en el éxito de la implementación y el valor organizacional.

Ajmal Aminee2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Symbolic Regression Using Synergistic Basis Functions

Este artículo presenta la Regresión de Funciones de Base Sinérgicas (SBFR, por sus siglas en inglés), un método de regresión simbólica no evolutivo que genera y selecciona dinámicamente funciones de base sinérgicas para lograr un rendimiento predictivo competitivo con representaciones de características compactas, superando significativamente a los modelos de referencia en precisión al tiempo que elimina la necesidad de una búsqueda evolutiva computacionalmente costosa.

Hamide Sarvary Karizaky, Mohammad Mehdi Ebadzadeh2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Exact Top-K Order-Preserving Pattern Mining under Exponential Forgetting

Este artículo presenta SP-TK-HJ, un algoritmo exacto para la minería de patrones de orden preservado top-K bajo olvido exponencial que supera la pérdida de la anti-monotonicidad del soporte mediante novedosas estrategias de poda de descendientes y de límites de pares, logrando aceleraciones significativas y una corrección verificada en conjuntos de datos de series temporales a gran escala.

Khac-Chien Nguyen, Nhut-Minh Bui, Cong-Phat Tran2026-10-22
💻 ciencias de la computación

The Evolution of Deep Learning Architectures for Visual Recognition: Design Principles, Feature Learning, and Network Strategies

Esta revisión sistemática sintetiza publicaciones seminales para rastrear la evolución entrelazada de las arquitecturas de aprendizaje profundo para la visión por computadora, organizando los avances clave en tres dimensiones fundamentales —arquitecturas orientadas a tareas, principios de diseño de aprendizaje de características y estrategias de construcción de redes— mientras discute críticamente los desafíos actuales y las direcciones de investigación futuras para proporcionar un marco unificado para la comunidad.

Guoping Xu, Junjie Zhang, Jax Luo, Tianming Du, Chang Li, Xinglong Wu, Huabing Zhou, Huaxin Xu, Yajun Yu2026-10-22
💻 ciencias de la computación

General-Purpose Vision Models to Dermatology-Specific Foundation Models: Comparative Evaluation for Facial Skin Disease Classification

Este estudio presenta una evaluación sistemática de siete representaciones visuales preentrenadas para la clasificación de enfermedades cutáneas faciales de seis clases, demostrando que el modelo Derm Foundation combinado con un clasificador XGBoost logra un rendimiento superior (88.17% de precisión) al tiempo que destaca desafíos específicos en la distinción entre la dermatitis seborreica y la rosácea y valida la viabilidad técnica del marco a través de una aplicación web prototipo.

Uchenna Esther Okpete, Md Ariful Islam Mozumder, Osita Sunday Nnyigide, Haewon Byeon, Hee-Cheol Kim2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Behavior-Specialized Anomaly Detection for Improving Alert Quality in Provenance-Based Intrusion Detection

Este artículo presenta Targeter, un marco especializado en comportamiento que particiona los procesos del sistema en categorías y entrena autoencoders de grafos ligeros dedicados para cada uno, logrando así un equilibrio de precisión-exhaustividad superior y una mejor calidad de alerta en la detección de intrusiones basada en procedencia, manteniendo al mismo tiempo una baja sobrecarga computacional.

Zahra Fazli, Mehdi Kharrazi2026-10-22