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Badminton Technical Movement Evaluation: A New Benchmark and Baseline Model

Este artículo aborda el desafío de proporcionar retroalimentación individualizada en clases universitarias de bádminton a gran escala mediante la introducción de un nuevo conjunto de datos de referencia de 7.200 clips de video anotados y un modelo base que evalúa automáticamente la calidad del movimiento de los estudiantes frente a demostraciones profesionales, logrando métricas de desempeño prometedoras para la asistencia inteligente en la educación física.

Kai Song, Songze Qiu, Ran Tong, Bing Ma, Nianchang Huang, Junxin Yang2026-07-15
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Reasoning emerges from constrained inference manifolds in large language models

Este artículo propone que el razonamiento efectivo en los modelos de lenguaje de gran tamaño no emerge meramente de variedades de inferencia de baja dimensión, sino de un régimen estructural restringido específico que equilibra la expresividad, la compresión y la preservación de la información, permitiendo un nuevo marco de diagnóstico sin etiquetas basado en la dinámica geométrica interna.

Xiaoshuai Hao, Yanbiao Ma, Fei Luo, Lingfeng Zhang, Chuangxin Zhao, Mingxuan Wang, Yinan Wu, Zhe Qian, Yang Lu, Long Che (…)2026-07-15
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Aux-AI: A Federated Independent Oversight Framework for Trust-Aware Industrial Autonomy

Este artículo presenta Aux-AI, un marco de supervisión independiente federado que cuenta con un Núcleo de Confianza-Decisión desacoplado que garantiza la autonomía industrial consciente de la confianza al detectar eficazmente fallos inducidos por el hardware y cambios fuera de la distribución con una precisión, un rendimiento en tiempo real y una eficiencia energética superiores en comparación con los monitores de seguridad existentes.

Dadmehr Rahbari, Masoud Daneshtalab, Maksim Jenihhin2026-07-15
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TopoNet: A Topology-Guided Dual-Branch Framework for Medical Image Classification

TopoNet es un marco de doble rama guiado por topología que mejora la clasificación de imágenes médicas volumétricas mediante la integración de características topológicas espacialmente registradas, derivadas de la homología persistente, con pistas basadas en la apariencia a través de la atención entre ramas, mejorando así la precisión, la robustez y la interpretabilidad.

Jin Sun, Nan Gao, Wenqi Tao, Zaifang Zhang, Chenghao Shao2026-07-15
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Security Analysis of Browser Artificial Intelligence Panel Privilege Escalation Vulnerability

Este artículo identifica y analiza la vulnerabilidad CVE-2026-0628, una escalada de privilegios crítica en el panel lateral de Gemini Live AI de Google Chrome que permite a las extensiones con permisos básicos acceder a recursos sensibles a nivel del navegador, revelando que el 73.9% de las extensiones analizadas poseen los permisos necesarios para explotar este vacío de seguridad.

Fadly Kasim, Muhammad Yahya, Bakhrani Rauf, Taufiq Natsir2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ
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From Generation to Collaboration: Using LLMs to Edit for Empathy in Healthcare

Este estudio demuestra que el uso de modelos de lenguaje extensos como asistentes editoriales para refinar las respuestas escritas de los médicos, en lugar de como generadores autónomos, mejora significativamente la empatía percibida al tiempo que preserva la precisión fáctica, respaldado por métricas cuantitativas novedosas para evaluar tanto el tono emocional como la precisión médica.

Man Luo, Bahareh Bahareh, Amara Tariq, Halim Abbas, Umar Ghaffar, Christopher J Warren, Segun O. Kolade, Haidar M. Abdul (…)2026-07-14
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The GRACE Cycle: A General Large-Language-Model Framework for Phenotype Discovery with Unknown Cluster Number

El artículo presenta GRACE, un novedoso marco de trabajo basado en modelos de lenguaje de gran tamaño que refina iterativamente hipótesis y evidencia para descubrir automáticamente el número óptimo de subgrupos clínicos en datos heterogéneos y multimodales sin requerir la especificación previa de recuentos de clústeres, tal como se validó en cohortes de Long COVID y la enfermedad de Parkinson.

Jing Wang, Zorina Galis, Tong Zhang, Yiming Luo, Amar Sra, Xing Niu, Jie Shen, Qiaomin Xie, Jeremy Weiss2026-07-14
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What's Missing in Autonomous Research? A Systematization of Systems, Benchmarks, and Verification

Esta encuesta sistematiza el fragmentado panorama de la investigación autónoma mediante la introducción de un marco multi-eje para 56 sistemas y la fiabilidad de su evidencia, revelando una brecha crítica entre la capacidad de generar artefactos de investigación y la falta de mecanismos de verificación robustos para defenderlos antes de su publicación.

Xingyu Ren, Youran Sun, Chugang Yi, Kejia Zhang, Jiaxuan Guo, Jianda Du, Haizhao Yang2026-07-14
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A multi-objective evolutionary approach to neural architecture search for clinical tabular classification: balancing predictive performance and model compactness

Este artículo presenta MOGA-NAS, un algoritmo evolutivo multiobjetivo que equilibra eficazmente el rendimiento predictivo y la compacidad del modelo para la clasificación de tablas clínicas al maximizar simultáneamente las puntuaciones F1 y minimizar el recuento de parámetros, lo que resulta en modelos significativamente más pequeños con una precisión superior o comparable a través de cinco referentes públicos.

Ivan V. Stepanyan, Menhai Hou, Safa A. Hameed2026-07-14
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Federated Learning Parameter Protection Based on Homomorphic Encryption and Selective User Decryption

Este artículo propone un esquema de seguridad de aprendizaje federado que combina el cifrado homomórfico de umbral de Paillier con un mecanismo de descifrado selectivo basado en la calidad de los datos y firmas ECDSA para defender eficazmente contra ataques de inferencia y manipulación, mejorando al mismo tiempo la eficiencia del entrenamiento en aproximadamente un 10%.

Zhangbing Li, Mingyu Xiao, Jiantian Xiao, Jinsheng Li, Shaobo Zhang2026-07-14