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ECN-BENCH: Design, Systems Engineering, and a Forensic Audit of Multi-Agent Forecasting

El artículo ECN-BENCH presenta una auditoría de ingeniería de sistemas de un banco de pruebas de pronóstico multiagente, revelando que la extracción de probabilidades basada en LLM es altamente sensible a las elecciones de configuración y a la selección del evaluador, lo que socava la fiabilidad de los pronósticos casi uniformes y limita la significación estadística de los resultados comparativos de rendimiento.

Minh Hien Nguyen2026-09-14
💻 computer science

DiligenceProv: A Truth-Ledger Benchmark for Verifiable Financial Due-Diligence Answers from Large Language Models

Este artículo presenta DiligenceProv, un nuevo referente y metodología de construcción que utiliza salas de operaciones sintéticas con imperfecciones registradas para evaluar y mejorar la verificabilidad, la recuperación de evidencia y la precisión de las definiciones de los modelos de lenguaje de gran tamaño en procesos de debida diligencia financiera de alto riesgo.

Yunguo Yu2026-09-14
💻 computer science

Encryption of Audio Signals by employing the Elzaki Transformation and the Lorenz Chaotic System

Este artículo propone un algoritmo de cifrado de audio robusto y de múltiples capas que combina el sistema caótico de Lorenz para la generación de claves iniciales y el desorden basado en XOR con una segunda capa que utiliza la transformada de Elzaki y la expansión de la serie de Maclaurin hiperbólica, demostrando una alta seguridad y eficiencia mediante la validación experimental y el análisis comparativo de rendimiento.

Shadman R. Kareem2026-09-14
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TADNet: Transparency-Aware Feature Aggregation with Structural Enhancement for Transparent Object Depth Completion

Este artículo propone TADNet, una red codificador-decodificador jerárquica que integra un codificador Swin-Transformer en cascada con módulos de Atención Consciente de la Transparencia y Mejora de Características Estructurales para abordar eficazmente el ruido de profundidad y la distorsión geométrica en la completación de profundidad de objetos transparentes, logrando un rendimiento superior en los conjuntos de datos ClearGrasp y TransCG.

Xinyang Cai, Yiwen Qi, Hedan Liu2026-09-14
💻 computer science

Authorization Assurance for Tool-Using LLM Agents: A Structured Review of Enforcement Semantics and Effect-Level Security Evidence

Esta revisión estructurada critica las evaluaciones existentes de los agentes de LLM con uso de herramientas por no fundamentar las afirmaciones sobre la prevención de efectos no autorizados en los recursos, y propone el Perfil de Garantía de Autorización Mínima (MAAP, por sus siglas en inglés) como un nuevo marco basado en evidencia para estandarizar el reporte de la semántica de ejecución, los límites de observación y las suposiciones residuales para una comparación de seguridad transparente.

Mohamed Abbas Elmasry2026-09-13
💻 computer science

Agentic Retrieval-Augmented Generation for Verifiable Regulatory Compliance in Urban Cyber-Physical Systems

Este artículo propone un marco de RAG agéntico de Verificación-Primero que integra agentes de validación deterministas para asegurar la precisión regulatoria y prevenir alucinaciones en Sistemas Ciber-Físicos Urbanos, demostrando un rendimiento superior en la detección de la derogación de normas y el razonamiento de cumplimiento en comparación con los métodos existentes.

Sathiska Priyad, Gayathri Karthick2026-09-12
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Does the Language of the Prompt Change the Politics of the Answer? A Cross-Lingual Agent-Based Audit of Generative AI and Turkish Political Discourse

Esta auditoría basada en agentes y translingüística del discurso político turco revela que, si bien el idioma del prompt afecta mínimamente la postura política de las respuestas de la IA generativa, altera significativamente las fuentes de evidencia en las que los modelos se apoyan, siendo la identidad del modelo y el perfil del usuario factores que ejercen una influencia más fuerte en el resultado final que el idioma del prompt en sí mismo.

Sarphan Uzunoglu, Duygu Uzunoğlu2026-09-12
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Predicting At Risk Student Performance at the First Quarter Semester Boundary Using Ensemble Learning

Este estudio propone un marco de soporte de decisiones de alerta temprana utilizando modelos de aprendizaje de conjunto entrenados con el conjunto de datos OULAD y mejorados con SMOTE para predecir eficazmente el desempeño de estudiantes en riesgo en el límite del primer trimestre, demostrando que LightGBM logra una precisión superior en la identificación de estudiantes que necesitan una intervención académica oportuna.

Omara innocent2026-09-12
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A Privacy-Preserving Federated Grey Wolf Optimization and Blockchain Framework for Trust Management in Decentralized 6G Edge Networks

Este artículo propone un nuevo marco para las redes de borde 6G que integra el aprendizaje federado que preserva la privacidad, la optimización del modelo de confianza basada en el Optimizador de Lobo Gris y una cadena de bloques permisionada para lograr una gestión de confianza robusta, resiliente y privada contra ataques adversarios.

Seema Joshi, Neelu Singh, Deepshikha Arya, Virendra Kumar Tiwari2026-09-12
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Candidate information structure reduces over-alignment in LLM- based concept mapping

Este artículo demuestra que los sistemas de mapeo de conceptos basados en LLM pueden reducir significativamente los errores de sobrealineación en términos no mapeables al estructurar los conjuntos de candidatos en formatos comparables y excluyentes, un principio de diseño que resulta más efectivo que simplemente proporcionar la respuesta correcta o mejorar la recuperación.

Wenbo Gao, Shubin Zhou, Xiaolong Lyu, Alan César Belo Angeluci, Jie Dong2026-09-12