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💻 computer science

ISVEX: A method for the assessment of the risk exposure of intelligent systems

Este artículo presenta ISVEX, un método integral de puntuación de vulnerabilidades que cuenta con variantes tanto "Strong" como "Lite", diseñado para abordar las limitaciones específicas de los estándares existentes mediante la cuantificación de riesgos únicos de la IA, tales como la manipulación de modelos, el envenenamiento de datos y las vulnerabilidades agénticas, a través de un marco multimétrico adaptado.

Eduardo Arriols-Núñez, Mary Luz Mouronte-López2026-07-06
💻 computer science

Parallel Thinking-Trace-Guided Auto-Learning for Autonomous Robots

Este artículo propone un marco de autoaprendizaje guiado por trazas de pensamiento paralelo para robots autónomos que integra un sistema de pensamiento principal con subsistemas paralelos de Autoaprendizaje y Aprendizaje Obvio para convertir eficientemente las trazas de razonamiento en modelos ejecutables, reduciendo así significativamente la latencia y las invocaciones de razonamiento de alto nivel mientras mantiene altas tasas de éxito en las tareas.

Hong Su2026-07-06
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SWST-Net: Semantic-aware Wavelet-drivenStructure and Texture Interaction Network forImage Inpainting

El artículo propone SWST-Net, una red impulsada por ondículas con conciencia semántica que utiliza transformadas de ondículas discretas para separar y reconstruir interactivamente estructuras y texturas de imágenes guiadas por prioris semánticos, logrando un rendimiento superior en la inpainting de imágenes a través de múltiples conjuntos de datos.

Lili Shen, Qi Li, Xinglin Wang, Ran Chen, Zhiyao Long2026-07-06
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Secure Peer-to-Peer Entropy Generatorfor Fairness in Blockchain-Based Games

Este artículo propone y valida un generador de entropía descentralizado y de par a par que utiliza un protocolo de compromiso-revelación y agregación híbrida para proporcionar aleatoriedad estadísticamente uniforme, de bajo costo y resistente a ataques para juegos basados en blockchain, superando a oráculos centralizados como Chainlink VRF tanto en eficiencia económica como en seguridad.

Jonathas Tavares Neves, Jessica Mariella de Carvalho Oliveira, Carlos Augusto de Moraes Cruz2026-07-06
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Enhancing Object Tracking via Spatio-Temporal Collaboration in Frame-Event Networks

Este artículo propone la Red de Colaboración Espacio-Temporal (STC-Net), la cual integra las modalidades de fotogramas y eventos a través de un módulo de Neurona de Impulso Adaptativa y un módulo de Fusión Espacio-Temporal de Alto Orden para lograr un rendimiento de seguimiento de objetos de vanguardia en condiciones desafiantes.

Nan Wang, Yong Song, Li Wang, Yingbo He, Shaoxing Wu, Ya Zhou, Teng Luo, Shuang Wang, Linjun Zeng2026-07-06
💻 computer science

When Generative AI Writes Test Cases: Scenario-Driven Evaluation of Generated Tests

Este artículo introduce una metodología de evaluación basada en escenarios para comparar suites de pruebas generadas por GenAI frente a las escritas por humanos, revelando que mientras los prompts directos recuperan más comportamientos esperados, las estrategias de idear-luego-implementar producen suites más eficientes con menos duplicados, y los enfoques de solo ideación descubren eficazmente escenarios de prueba adicionales.

Baris Ardic, Idil Isil Yildirim, Carolin Brandt, Andy Zaidman2026-07-06
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Conscious infrastructure for fairness aware detection of household water insecurity in Hyderabad informal settlements

Este artículo propone un marco de Sistemas Neurales de Infraestructura Consciente (CINS, por sus siglas en inglés) que utiliza datos de la carga doméstica en lugar de las métricas de infraestructura tradicionales para mejorar significativamente la equidad y la precisión de la detección impulsada por IA de la inseguridad hídrica en los asentamientos informales de Hyderabad, cerrando así la brecha entre las experiencias vividas y la toma de decisiones institucional.

Anil Kumar Palakodeti2026-07-06
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Quantum LEGO Learning: A Modular Design Principle for Hybrid Artificial Intelligence

Este artículo presenta "Quantum LEGO Learning", un marco de IA híbrido modular que desacopla un extractor de características clásico congelado de un circuito cuántico variacional entrenable para lograr una optimización estable, resiliencia al ruido y un rendimiento mejorado en hardware NISQ mediante la separación del aprendizaje de representaciones de la adaptación adaptativa.

Jun Qi, Chao-Han Huck Yang, Pin-Yu Chen, Min-Hsiu Hsieh, Hector Zenil, Jesper Tegner2026-07-06