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3775 artículos

💻 ciencias de la computación

STEP-VERIFIER: Learning to Verify Intermediate Agent Behavior with Process Reward Models

STEP-VERIFIER es un modelo de recompensa de procesos que aprende a verificar acciones individuales de agentes mediante comparaciones por pares sintetizadas automáticamente, proporcionando retroalimentación intermedia densa durante el entrenamiento para mejorar significativamente el rendimiento del agente en tareas complejas de uso de herramientas sin requerir la dependencia de un verificador durante el despliegue.

Longhui Zhang, Xian Wu, Chunyuan Chen, Fen Huang, Bin Wang2026-10-21
⚡ ingeniería eléctrica

Optimizing Traffic Conflict Analysis at Signalized Intersections Using Multi-Scale Cellular Automata

Este estudio utiliza un modelo de Autómatas Celulares Multiescala (MSCA) para simular y analizar conflictos entre vehículos y peatones en intersecciones semaforizadas de cuatro vías, demostrando cómo el modelado jerárquico de las escalas espaciales y temporales puede optimizar las estrategias de temporización de los semáforos para mejorar simultáneamente la eficiencia del flujo vehicular y la seguridad de los peatones.

Krishna Kumari R2026-10-21
💻 ciencias de la computación

The Uniform ER Paradox: Empirical Boundaries of Memory Prioritization Under Aleatoric Uncertainty

Este artículo introduce la Repetición de Experiencia Priorizada con Pesado de Características (FW-PER) para diagnosticar y mitigar el "Envenenamiento de TD" causado por la incertidumbre aleatoria en el Aprendizaje por Refuerzo Profundo, revelando finalmente la "Paradoja de la ER Uniforme" donde, bajo una corrupción de ruido extrema, el muestreo aleatorio uniforme simple supera a la filtración algorítmica compleja.

H. M. Jisan, Md Mizanur Rahman, Md Shamim Hossain2026-10-21
💻 ciencias de la computación

Computational Analysis of Komi and Fairness in Go: An AI-Based Approach Using KataGo

Este estudio utiliza simulaciones de auto-juego de KataGo para modelar la relación entre el komi y los resultados de las partidas, revelando que los valores de komi equitativos siguen una distribución logística y varían según el tamaño del tablero y las reglas de puntuación, desafiando así los supuestos tradicionales sobre los incrementos de medio punto y la base matemática de la equidad en el Go.

Siheng Ye, Jingmao Wang, Ying Zhao, Ziyu Wang, Peijun Zhu, Tianchen Liu, Yan Chen, Xing Yang, Zi Chen2026-10-21
💻 ciencias de la computación

Do Machine Learning–Guided Proactive Full Capacity Protocols Mitigate Emergency Department Overcrowding? A Simulation-Based Evaluation

Este estudio demuestra que un Protocolo de Capacidad Total proactivo guiado por aprendizaje automático, el cual predice la saturación con seis horas de antelación, reduce significativamente el tiempo que los departamentos de emergencias pasan por encima de los umbrales de saturación y acorta la duración del protocolo en comparación con la activación reactiva convencional, aunque no mejora significativamente los tiempos de espera generales ni la estancia media.

khalid Aram, Orhun Vural, Bunyamin Ozaydin, James Booth, Abdulaziz Ahmed2026-10-20
💻 ciencias de la computación

False Proximity: Frozen Code Embeddings Invert Similarity on Behaviourally Divergent Mutant Pairs

Este artículo demuestra que las incrustaciones de CodeBERT congeladas invierten sistemáticamente las señales de similitud para pares de mutantes conductualmente divergentes, calificándolos incorrectamente como más similares que el código genuinamente equivalente, revelando así que tales incrustaciones reflejan proximidad superficial en lugar de equivalencia conductual y que requieren un ajuste fino contrastivo o verificación basada en la ejecución para un análisis de código fiable.

Keletso J. Letsholo, Nourchene Elleuch Ben Ayed, Achraf Ghorbel, Muath Alrammal2026-10-20
💻 ciencias de la computación

A Risk-Aware Explainable Multi-Agent Decision Intelligence Framework for Human-Centric Predictive Maintenance in Smart Manufacturing

Este artículo propone un marco de inteligencia de decisión multiagente, explicable y consciente del riesgo que integra el aprendizaje profundo, la lógica difusa y la toma de decisiones multicriterio para proporcionar recomendaciones de mantenimiento predictivo fiables, interpretables y accionables para motores turbofán utilizando el conjunto de datos NASA C-MAPSS.

Naman Bafna, Pranav Kumar D, Prathap Rudra Boppuru2026-10-20
💻 ciencias de la computación

Structured Semantic Prototype-Guided Multi-Source Multimodal Sentiment Analysis with Fine-Grained Gating and Disagreement Decomposition

El artículo propone SPG-MSA, un novedoso marco de análisis de sentimiento multimodal que aprovecha prototipos semánticos estructurados, un mecanismo de compuerta consciente de la calidad y ramas específicas de relación para modelar eficazmente la evidencia alineada, complementaria y de desacuerdo a través de las modalidades de texto, visual y OCR, logrando un rendimiento de vanguardia en conjuntos de datos de referencia.

Linxuan Song2026-10-20
💻 ciencias de la computación

A Visually Guided Sound Source Separation and Localization System for Musical Instrument Videos

Este artículo presenta un marco de aprendizaje profundo modular que integra la detección visual basada en YOLOv8 con redes neuronales específicas de clase para separar y localizar con éxito instrumentos musicales individuales, incluyendo instrumentos persas subrepresentados, a partir de mezclas de video del mundo real de un solo canal.

Seyedeh Sogand Hashemi, Masoudreza Aghabozorgi Sahaf, Mohammadreza Asadi2026-10-20
💻 ciencias de la computación

Frequency-Regularized Partial Heat Routing for Efficient Pollen Recognition

Este artículo propone el Enrutamiento de Calor Parcial Regularizado por Frecuencia, un marco de optimización consciente de la redundancia para la arquitectura vHeat que mejora significativamente la eficiencia del reconocimiento de polen al reducir los parámetros y el costo computacional, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión mediante el enrutamiento selectivo de canales y la regularización en el dominio de la frecuencia.

Hongyu Song, Bao Shi, Jingping Yang, XinRu Zhang, Yuan Xue, Mengfei Wang2026-10-20