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💻 computer science

Adaptive-Hazard Bayesian Online Change-Point Detection for Text Streams: A Dirichlet-Multinomial Formulation

Este artículo propone un método de detección de cambios en línea bayesiano de riesgo adaptativo para flujos de texto que ajusta dinámicamente las probabilidades de reinicio basándose en la deriva de la distribución léxica mediante una formulación de Dirichlet-multinomial, demostrando un mejor rendimiento de detección y una reducción del retraso, particularmente en escenarios que involucran cambios léxicos graduales o débiles.

Muhammad Ali Gunawan, Amalia Fitri2026-07-10
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Large scale IoT Intrusion Detection using Isolation Forest and Mutual Information based Feature Selection

Este artículo demuestra que un algoritmo de Bosque de Aislamiento combinado con la selección de características basada en Información Mutua supera a los métodos de Autoencoder y de Ensamblaje en la detección de intrusiones en IoT a gran escala, al lograr una precisión, puntuación F1 y AUC superiores, manteniendo al mismo tiempo una menor complejidad computacional en el conjunto de datos NF-ToN-IoT-v3.

siddharth Ghansela2026-07-10
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Temporal Multi-Signal Fusion for Token-Level Hallucination Detection

Este artículo propone un enfoque de fusión multiseñal temporal que trata la alucinación como un problema de etiquetado de secuencias utilizando un BiGRU para combinar estadísticas de texto, implicación de NLI y sorpresa del modelo de lenguaje, logrando una mejora significativa del AUC de 0.840 en RAGTruth al aprovechar el contexto temporal en lugar de la capacidad del modelo, mientras mantiene la efectividad en modelos de código cerrado y no vistos.

Igor Itkin2026-07-10
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A Risk-Oriented Verification and Validation Framework for Hallucination Detection in Public-Sector LLM Systems

Este artículo propone un marco de verificación y validación orientado al riesgo que transforma la detección de alucinaciones en los LLM del sector público de un desafío puramente técnico en un asunto de gobernanza, mediante la introducción de un índice de riesgo compuesto para guiar decisiones operativas como el aplazamiento o la escalada humana, asegurando así la certeza jurídica y la responsabilidad administrativa.

Nguyen Binh2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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Forecasting the Onset of Hallucination: Causal, Token-Level, Black-Box Survival Analysis During Generation

Este artículo introduce un marco de análisis de supervivencia causal a nivel de token que pronostica con éxito la aparición de alucinaciones en modelos de lenguaje extensos antes de que ocurran, logrando un AUROC de 0.777 mediante la detección de la deriva de novedad del texto y proporcionando advertencias aproximadamente 11 tokens antes que los detectores post-hoc tradicionales.

Igor Itkin2026-07-10
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NPDO: Neural Prediction Direction Optimizer for Fast VVC Intra Coding

Este artículo propone NPDO, un marco neuronal híbrido que combina la extracción de características multiescala con arquitecturas jerárquicas de CNN y Vision Transformer para podar inteligentemente el espacio de búsqueda de la predicción intra de VVC, logrando una reducción del 54.0% en el tiempo de codificación con solo un aumento del 1.18% en la BD-Rate en comparación con la referencia VTM 23.0.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-10
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ADONIS: Adaptive Digital Twin-Driven Orchestration for Network-Intelligent Slicing in 6G Edge Environments

Este artículo propone ADONIS, un marco descentralizado para el segmentado de red (network slicing) en 6G que aprovecha una arquitectura de Gemelo Digital federada en el borde y jerárquica, un programador de Redes Neuronales de Grafos Espacio-Temporales y un novedoso protocolo de codificación delta para minimizar la sobrecarga de sincronización y las violaciones de SLA, garantizando al mismo tiempo la convergencia de la asignación de recursos.

Aritrik Ghosh2026-07-10
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Mining Focus-Aware Dense Subgraphs in Dynamic Multilayer Networks with Adaptive Updates

Este artículo propone el marco de trabajo Focus-Aware Adaptive Dense Subgraph (FAADS), el cual mina eficientemente subgrafos densos de alta calidad en redes multicapa dinámicas mediante un mecanismo de actualización incremental, logrando mejoras significativas de velocidad sobre los métodos de vanguardia mientras mantiene una calidad de densidad casi óptima.

Huang Qibao¹, Rao Linghong¹，2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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Deep Learning for Student Outcomes Temporal Deep Learning for Student Outcome Prediction: Comparing Multi-Task and Single-Task Approaches on the OULAD Dataset

Utilizando el conjunto de datos OULAD, este estudio demuestra que, si bien los modelos BiLSTM superan a los modelos de referencia de potenciación de gradiente en la predicción de los resultados de aprobación/reprobación y de abandono estudiantil, las arquitecturas de aprendizaje multitarea no proporcionan ninguna ventaja significativa sobre los enfoques de tarea única a pesar de la correlación moderada entre tareas, lo que sugiere que estos resultados dependen de patrones de comportamiento parcialmente distintos.

Haili Qin, Chuanxia Zhang, Linkai qi2026-07-10