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3782 artículos

💻 ciencias de la computación

DenseMem Cross Level Credit Assignment over Hierarchical Memory for Long Horizon Agentic Decision Making

Este artículo presenta DenseMem, un método que combina la memoria episódica acotada con una asignación de crédito de niveles cruzados con signo para mejorar el aprendizaje de recompensa retardada, pero los resultados experimentales indican que, si bien supera la asignación de crédito plana en algunas tareas, no sobrepasa consistentemente al aprendizaje sin modelado ni mejora la eficiencia de la ruta, ofreciendo en última instancia un mecanismo de asignación auditable con limitaciones identificadas en lugar de una prueba de superioridad general para la toma de decisiones de largo horizonte.

Zitan Chen, Xiang Li, Yue Ning, Wentao Zhang2026-10-19
💻 ciencias de la computación

Aesthetics Prediction of Websites using Federated Learning

Este artículo propone un enfoque basado en el Aprendizaje Federado utilizando EfficientNet-B0 para predecir la estética de las interfaces de sitios web mediante la incorporación de las preferencias individuales de los usuarios a través de cinco grupos demográficos, logrando un prometedor Error Cuadrático Medio de 0,0534 al tiempo que supera las limitaciones de la recopilación de datos centralizada y las calificaciones promedio.

Ranjan Maity, Jahnavi Roy, Rahul Son Boro, Deepali Borgayary2026-10-19
💻 ciencias de la computación

LINGUA-AUDIT: Auditing Information Inequality in Multilingual AI Systems

Este artículo presenta LINGUA-AUDIT, un banco de pruebas reproducible y un marco de auditoría diseñado para medir sistemáticamente y analizar estadísticamente la desigualdad de información sustantiva en sistemas de IA multilingües mediante la evaluación de su precisión fáctica, completitud y seguridad a través de consultas en inglés, hindi e hinglish relacionadas con dominios cívicos esenciales en la India.

Tanya Deep2026-10-19
💻 ciencias de la computación

Cost-Aware Adaptive Credit Card Fraud Detection Under Concept Drift: A Comparative Evaluation of Model-Maintenance Policies

Este artículo evalúa cinco políticas de mantenimiento de modelos para la detección de fraude en tarjetas de crédito bajo deriva de concepto, revelando que, si bien el reentrenamiento frecuente produce el mayor rendimiento de detección, un motor adaptativo consciente de los costos ofrece un equilibrio entre precisión y frecuencia de reentrenamiento sin necesariamente minimizar los costos totales de adaptación.

Sailee Abhale, Om Bhadange, Samarth Gayake, Jagdish Malkar2026-10-19
💻 ciencias de la computación

Interpolated Supervision Can Change What Regression Benchmarks Reward

Este artículo demuestra que la construcción de etiquetas de regresión densas a partir de observaciones temporales dispersas mediante interpolación altera fundamentalmente las clasificaciones de los puntos de referencia y la selección de modelos, a menudo revirtiendo las comparaciones de rendimiento sin reflejar la verdadera eficacia clínica o las mejoras en la arquitectura de predicción.

Siddhant Agarwal2026-10-19
💻 ciencias de la computación

Where Does the Accuracy of LLM-Based Root-Cause Analysis Come From? An Empirical Study on Microservice Benchmarks

Este estudio empírico revela que la precisión del análisis de causa raíz basado en LLM en microservicios está impulsada primordialmente por la calidad de la evidencia extraída por su pipeline subyacente más que por el modelo en sí, al tiempo que destaca la significativa vulnerabilidad del sistema ante textos engañosos y errores de temporización.

Muhammad Saad Hussain, Alishba Farrukh2026-10-19
💻 ciencias de la computación

CREDENCE: Claim Reduction for Decomposition & Enhanced Credibility - Semantic Metrics and Convergence Analysis

El artículo presenta Credence, un marco de descomposición de afirmaciones que reemplaza las métricas de superposición de tokens por una evaluación basada en similitud semántica (Semantic-F1) y proporciona garantías de convergencia formales para los procesos de reparación, demostrando mejoras significativas en la precisión de la descomposición y en la fiabilidad de la verificación de hechos a través de múltiples dominios y modelos.

Huu Vu Phuong Tran, Duc Thuan Mai, Xuan Bach Le2026-10-19
💻 ciencias de la computación

An Explainable Hybrid CNN-ViT Framework for Ethiopian Coffee Leaf Disease Classification

Este artículo propone un marco híbrido explicable de CNN-ViT que combina EfficientNet-B0 y ViT-Base/16 con mecanismos de atención para lograr una precisión del 98,67% en la clasificación de enfermedades de las hojas de café etíope, ofreciendo una solución transparente y de alto rendimiento para la agricultura de precisión.

Hailu Gizachew YIRGA, Eshetie Gizachew Addisu, Tahayu Gizachew YIRGA2026-10-18