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Humans Disengage, Reasoning Models Persist: An Item-Controlled Dissociation in Deliberation Allocation

Este artículo revela una disociación crítica entre los humanos y los modelos de razonamiento de gran escala (LRM) en la asignación de la deliberación: si bien ambos dedican más tiempo a los problemas más difíciles en general, los humanos invierten menos tiempo en los elementos que finalmente erran (abandonando tareas difíciles), mientras que los LRM paradójicamente generan trazas de razonamiento más largas en problemas en los que fallan (persistiendo en la incertidumbre), lo que resalta una diferencia fundamental en las políticas de parada y control a pesar de las similitudes superficiales.

Han-yu Wang2026-07-23
💻 ciencias de la computación

How AI-Generated Prompts Shape Emotional Expression in Digital Drawing: Effects on Visual Complexity, Creative Engagement, and Arousal

Este estudio demuestra que el uso de prompts asistidos por IA mejora la complejidad visual y el compromiso conductual en el dibujo digital, al tiempo que revela que los modelos de aprendizaje automático pueden predecir mejor las categorías afectivas amplias que las emociones detalladas basándose en estas características del dibujo.

Hong-Chun Shi2026-07-22
💻 ciencias de la computación

DIT: A Decentralized Identity and Trust Protocol for Post-Quantum CA-Free Web Authentication

DIT es un protocolo de autenticación descentralizado y con seguridad post-cuántica que elimina la jerarquía tradicional de CA al anclar las identidades de dominio en claves ML-DSA-65 verificadas por DNSSEC y utilizar un intercambio híbrido X25519MLKEM768 con registros de transparencia de Merkle para proporcionar una confianza eficiente y revocable sin autoridades de certificación centralizadas.

Debasish tripathy, Dayananda P2026-07-22
💻 ciencias de la computación

Uncertainty-Guided Triple-Memory Fusion for Robust Multi-Object Tracking

Este artículo propone un marco de fusión de triple memoria guiado por la incertidumbre que aprovecha Mamba probabilístico para cuantificar la incertidumbre del movimiento y fusionar dinámicamente las memorias de movimiento, apariencia y categoría, logrando un rendimiento de estado del arte en el seguimiento robusto de objetos múltiples a través de escenas dinámicas complejas.

Weichao Guo, Leiming He, Han Li, Yi Sun, Yuchen Zhang, Chenguang Xing2026-07-22
💻 ciencias de la computación

A Grayscale image encryption using cubic fractional transformation and logistic map

Este artículo propone un esquema de cifrado de imágenes en escala de grises que combina una caja S generada mediante una transformación fraccionaria cúbica con un mapa logístico para realizar sustitución, difusión y desorden basado en XOR, demostrando una seguridad robusta a través de análisis exhaustivos de estadística y sensibilidad de clave.

Abdul Qadeer, Rashid Ali, Tahir Sajjad Ali2026-07-22
💻 ciencias de la computación

Artificial Intelligence Framework for Audit-Ready Pharmaceutical Manufacturing Under Explainability, Fairness, and Regulatory Transparency Constraints

Este estudio propone un marco de IA integral para la fabricación farmacéutica que integra el modelado predictivo con la explicabilidad, la equidad, la calibración, el monitoreo de deriva y la trazabilidad regulatoria para asegurar decisiones de gobernanza de calidad auditables y defendibles.

Charles Onyeka Nwamekwe, Nkemakonam Chidiebube Igbokwe, Chukwuma Godfrey Ono2026-07-22
💻 ciencias de la computación

Seeing quality through AI: YOLOv11 for automated grading of dried sea cucumber processing methods

Este estudio demuestra que un modelo de aprendizaje profundo ligero YOLO11n puede lograr una precisión casi perfecta en la clasificación automática de los métodos de procesamiento del pepino de mar seco (salado, ahumado y asado) a partir de imágenes de objetos densos, ofreciendo una alternativa robusta y no destructiva a la inspección manual subjetiva para la clasificación de calidad.

Luther Alexander Latumakulita, Risnandar Risnandar, Hence Beedwel Lumentut, Silviani Esther Rumagit2026-07-22
💻 ciencias de la computación

Semantic-Guided Multi-Scale Dual-Teacher Distillation Network for Medical and Industrial Anomaly Detection

Este artículo propone SGMS-DTDNet, una red de destilación de doble profesor multiescala guiada por semántica que integra semántica específica del dominio, prioridades estructurales y selección adaptativa de características para lograr un rendimiento de vanguardia en la detección unificada de anomalías médicas e industriales al superar desafíos como la escasez de muestras anormales y las morfologías de defectos heterogéneas.

Pufan Guo2026-07-22
💻 ciencias de la computación

Beyond full fine-tuning: enhancing generalizability in ECG foundation models' downstream adaptation

Este estudio demuestra que las estrategias de ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT), tales como el ajuste fino parcial y BitFit, superan al ajuste fino completo en los modelos fundacionales de electrocardiogramas al mejorar significativamente la generalizabilidad y reducir el sobreajuste, particularmente en datos fuera de dominio y escenarios con restricciones de recursos.

Giuliana Monachino, Beatrice Zanchi, Georgiy Farina, Francesca Dalia Faraci2026-07-22