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3810 artículos

💻 ciencias de la computación

Automatic dance movement quality assessment via spatiotemporal skeletal representation learning

Este artículo propone RSDQ-Net, una red espaciotemporal consciente de la referencia que unifica datos de danza heterogéneos en un esqueleto canónico para modelar por separado la ejecución espacial y las desviaciones de fase temporal, logrando un rendimiento de vanguardia en la evaluación automática de la calidad del movimiento de la danza a través de múltiples conjuntos de datos.

Zhen Ji, Panpan Wang2026-10-16
💻 ciencias de la computación

The Calibration Transfer Gap: When Recalibration Parameters Fail to Transfer under Distribution Shift

Este artículo introduce la "brecha de transferencia de calibración" para demostrar que, bajo un cambio de distribución, los parámetros ajustados de los métodos de recalibración a menudo no logran transferirse eficazmente a los dominios objetivo, un fenómeno impulsado por la deriva de parámetros y relaciones de confianza-exactitud no identificables que hace que el simple reajuste con presupuestos pequeños de etiquetas en el objetivo sea frecuentemente perjudicial.

Bheema Shanker Neyigapula2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Sensitivity-aligned Mixed-precision Quantization and Low-rank Adaptation for LLMs

Este artículo propone un marco guiado por sensibilidad que combina la cuantización de precisión mixta por bloques con la adaptación de bajo rango adaptativa para comprimir eficientemente los grandes modelos de lenguaje, preservando o incluso mejorando el rendimiento en tareas posteriores y la perplejidad en comparación con las líneas base de FP16.

Syed Faizan Hussain Shah, Gyeongmin Kim2026-10-16
💻 ciencias de la computación

FOCUS: Dependence-Regularized Disentanglement for Domain Generalization

Este artículo presenta FOCUS, un marco de generalización de dominios que mejora la robustez del modelo mediante el desenredo de las características relevantes para la tarea y las específicas del dominio a través de la regularización de la información mutua, demostrando que si bien tanto los estimadores de límite superior (CLUB) como los de límite inferior (MINE) mejoran eficazmente el rendimiento, el beneficio principal proviene de la estrategia de desenredo en sí misma más que de la elección del estimador específico.

Noaman Mehmood, Kenneth Barner2026-10-16
💻 ciencias de la computación

From Raw Agent Traces to Auditable Claims: A Reproducibility Layer for AgentDojo

Este artículo presenta AgentDojo Trace Audit, una capa de Python reproducible que valida un snapshot fijo de AgentDojo v1.2.1 mediante la reconstrucción exitosa de los 11.624 registros, logrando una detección y clasificación perfecta de las mutaciones en las pruebas de post-reparación, y asegurando cero falsas alarmas en transformaciones benignas, estableciendo así un marco robusto para auditar las afirmaciones de los benchmarks de agentes interactivos.

Abdullah Alharbi2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Calibrated local Gemma agents resist a fallible authority except when it conflicts with peer consensus

Un estudio preregistrado de 14.400 ensayos que involucran equipos de agentes Gemma locales revela que estos se mantienen sorprendentemente resistentes a ceder ante una figura de autoridad falible, ocurriendo la conformidad pública ante errores únicamente cuando dicha autoridad contradice un consenso de pares unánime y correcto.

Óscar Delgado-Mohatar, Israel Cuadrado Fuentes, Raúl Alelú-Paz2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Conformalized Quantum DeepONet Ensembles: Towards Scalable Operator Learning with Distribution-Free Guarantees

Este artículo presenta Conformalized Quantum DeepONet Ensembles, un marco que aprovecha las Redes Neuronales Ortogonales Cuánticas para lograr un aprendizaje de operadores escalable con una complejidad computacional reducida, empleando al mismo tiempo la calibración conforme dividida para proporcionar garantías de incertidumbre rigurosas y libres de distribución para aplicaciones de misión crítica.

Purav Matlia, Christian Moya, Guang Lin2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Deep Learning for Proxy Zero-Day Intrusion Detection: A Systematic Review, Taxonomy, and Evaluation Framework

Esta revisión sistemática analiza los sistemas de detección de intrusiones basados en aprendizaje profundo que utilizan configuraciones de proxy para la detección de exploits de día cero, sintetizando diversos enfoques metodológicos y proponiendo un marco de evaluación integral de siete dimensiones para abordar la actual falta de referentes estandarizados y comparables.

Maggie Zita, Mujeeb Ur Rehman, Muhammad Kazim, Sohail Khalid, Muhammad Abrar, Eerke Boiten2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Structured Workflows and Retrieval-Augmented Generation Improve LLM Recommendations for Colorectal Liver Metastases: The METATRON Study

El estudio METATRON demuestra que la combinación de flujos de trabajo clínicos estructurados con la generación aumentada por recuperación mejora significativamente la capacidad de un modelo de lenguaje de gran tamaño para generar recomendaciones de tratamiento concordantes con expertos para metástasis hepáticas de colorrectales en comparación con los enfoques de referencia o de método único.

Maria Conticchio, Francesca Pescol, Giorgia Carra, Martin Hubner, Stylianos Tzedakis, Alexandra Nassar, Ugo Marchese, Lu (…)2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Label-Efficient Learning for Ground-Based Sky-Image Classification: A Benchmark of Transfer Learning, Active Learning, and Pseudo-Labeling on GCD

Este artículo evalúa el aprendizaje por transferencia, el aprendizaje activo y el etiquetado pseudo-etiquetado en el Conjunto de Datos de Nubes Basadas en Tierra (GCD) y encuentra que, si bien el aprendizaje por transferencia preentrenado con ImageNet logra una alta eficiencia de etiquetas, el aprendizaje activo basado en la incertidumbre y el pseudo-etiquetado de alta confianza ofrecen mejoras solo marginales e inconsistentes sobre una base supervisada sólida.

Esther Bou Dagher, Viktoriya Bu-Dager, Boguslaw Zegarlinski2026-10-16