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💻 computer science

From Prompt to Production: A Case Study of Human-AI Collaborative Software Development Using Claude Code Multi-Agent Orchestration

Este artículo presenta un estudio de caso exhaustivo sobre el desarrollo de una plataforma médica de grado de producción utilizando la orquestación de agentes múltiples de Claude Code, estableciendo un marco de competencia humano-IA, cuantificando las ganancias de rendimiento en diferentes configuraciones de IA y proponiendo estrategias de optimización de tokens para mejorar la productividad al tiempo que se reducen los costos.

Pham Thi Thuong, Nguyen Dang Quang, Ngo Thi Lan Phuong2026-07-07
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Prevalence Shift and ICU Mortality Miscalibration Across Institutions

Este artículo demuestra que el desajuste de la prevalencia a nivel hospitalario es una causa dominante y cuantificable del fallo de calibración en los modelos de mortalidad de UCI entre instituciones, mostrando que una simple corrección bayesiana utilizando únicamente las tasas de mortalidad locales puede restaurar eficazmente la calibración sin requerir datos etiquetados del objetivo.

Aman Chandra H, Stuti Shivhare, Suyash Sahu2026-07-07
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Where Reasoning Breaks Under Compression: A Layer-Localized Quantization Autopsy with Three Foundation-Model Case Studies

Este artículo demuestra que las capacidades de razonamiento en los modelos fundacionales exhiben patrones de fragilidad específicos por capa que varían según las arquitecturas, revelando que mientras la cuantización uniforme es suficiente en anchos de bits más altos, una estrategia de precisión mixta guiada por mapas de fragilidad localizados por capa permite una compresión significativa por debajo de los cuatro bits sin sacrificar el rendimiento.

Prof. Ayman Elnashar2026-07-07
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A Safety Envelope for Foundation-Model Dental Diagnosis: Bounded-Deviation Guarantees and Cross-Center Refusal

Este artículo presenta un sobre de seguridad ligero e independiente del backbone que envuelve modelos fundacionales congelados para proporcionar desviaciones de predicción demostrablemente acotadas, confianza calibrada y un rechazo robusto ante datos fuera de distribución, asegurando así la fiabilidad requerida para el diagnóstico dental clínico a través de diversos centros y arquitecturas.

Prof. Ayman Elnashar, Norsin Elnashar, Prof. Ahmed Elemam2026-07-07
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VozConsultAI: A Provider-Agnostic Architecture and a Clinically Grounded Evaluation of Open-Weight Large Language Models for SOAP Note Extraction in Brazilian Portuguese Telehealth

Este artículo presenta VozConsultAI, una arquitectura de microservicios agnóstica al proveedor para la generación automatizada de notas SOAP en telemedicina en portugués brasileño, y presenta el primer benchmark comparativo de modelos de lenguaje de gran tamaño de pesos abiertos utilizando una métrica de evaluación novedosa y con base clínica que prioriza la seguridad y penaliza las alucinaciones.

Nilton Gomes Furtado, Julia Vasconcelos Furtado2026-07-07
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Learning Human-Aligned Explanations: AMeta-Model Approach to Combining XAIMethods for Arabic Sentiment Analysis

Este artículo propone un marco de metamodelo supervisado por humanos que combina múltiples métodos de XAI para generar explicaciones más plausibles y alineadas con el humano para el análisis de sentimiento en árabe, logrando una mejora significativa de la puntuación F1 de 0,84 con CatBoost al sacrificar algo de fidelidad en comparación con enfoques de ensamble previos.

Youssef Chafiqui, Houda Anoun2026-07-07
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AM-RAF: An Agentic, Retrieval-Augmented, Uncertainty-Gated Framework for Trustworthy Clinical Decision Support in Resource-Constrained Health Systems 

Este artículo propone AM-RAF, una arquitectura conceptual de seis capas que integra el razonamiento agéntico, la generación aumentada por recuperación y el aplazamiento con compuerta de incertidumbre para crear un sistema de apoyo a la decisión clínica confiable y preservador de la privacidad, diseñado específicamente para los desafíos de conectividad y equidad de los sistemas de salud con recursos limitados.

Md. Maruf Sharker Munna2026-07-07
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Three Axes of Quantum Risk: A Unified Observability Model for PQC, QKD, and Crypto-Agility

Este artículo introduce un modelo de observabilidad de tres ejes unificado para el riesgo cuántico que evalúa los activos basándose en la resistencia algorítmica, la protección del canal y la agilidad criptográfica, respaldado por una implementación de código abierto (Sezar) y una validación empírica a través de escenarios de TLS, QKD y agilidad para abordar las limitaciones de las herramientas de descubrimiento de un solo eje actuales.

Aleaddin Ozer, Murat Aydos2026-07-07
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Dynamic Task Offloading in Vehicular Edge Networks: A Mobility-Driven A3C-Based Framework

Este artículo propone un marco de descarga de tareas impulsado por la movilidad para la Computación de Borde Vehicular que utiliza el algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) para optimizar las decisiones de programación, minimizando eficazmente la latencia y la sobrecarga de energía mientras garantiza la fiabilidad en entornos vehiculares dinámicos.

Manoj Kumar Somesula2026-07-07
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Selecting Performance-Representative Validation Sets for Developing Medical Image Segmentation Neural Networks

Este artículo propone un método novedoso para seleccionar un conjunto de validación pequeño y representativo del rendimiento a partir de datos limitados de imágenes médicas para mejorar la precisión del desarrollo de modelos, demostrando a través de tareas de segmentación de RM de cáncer de próstata que este enfoque produce estimaciones de rendimiento significativamente más cercanas a los resultados independientes reales que la partición aleatoria tradicional.

Xiangcen Wu, Wen Yan, Weixi Yi, Ester Bonmati, Yipeng Hu2026-07-07