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Floating-Point Usage on GitHub: A Large-Scale Study of Statically Typed Languages

Este estudio presenta el primer análisis a gran escala del uso de aritmética de punto flotante en repositorios públicos de GitHub para lenguajes estáticamente tipados, revelando que, aunque algunos benchmarks existentes son representativos, el código real presenta matices que requieren nuevas evaluaciones y proporcionando un conjunto de datos de 10 millones de funciones para guiar el desarrollo futuro de técnicas de razonamiento.

Andrea Gilot, Tobias Wrigstad, Eva Darulova2026-03-11💻 cs

Large Language Model Assisted Automated Algorithm Generation and Evolution via Meta-black-box optimization

Este trabajo presenta AwesomeDE, un enfoque que utiliza modelos de lenguaje grandes (LLM) y el marco $RTO^2H$ para generar y evolucionar automáticamente algoritmos de optimización evolutiva con restricciones, demostrando una mayor eficiencia computacional y precisión en comparación con los métodos existentes.

Xu Yang, Rui Wang, Kaiwen Li + 2 more2026-03-11💻 cs

VocSegMRI: Multimodal Learning for Precise Vocal Tract Segmentation in Real-time MRI

El artículo presenta VocSegMRI, un marco de aprendizaje multimodal que integra señales visuales, acústicas y fonológicas mediante fusión por atención cruzada y aprendizaje contrastivo para lograr una segmentación precisa y robusta del tracto vocal en imágenes de resonancia magnética en tiempo real, superando a los métodos unimodales existentes.

Daiqi Liu, Tomás Arias-Vergara, Johannes Enk, Fangxu Xing, Maureen Stone, Jerry L. Prince, Jana Hutter, Andreas Maier, Jonghye Woo, Paula Andrea Pérez-Toro2026-03-11💻 cs

Multi-Quadruped Cooperative Object Transport: Learning Decentralized Pinch-Lift-Move

Este artículo presenta un enfoque de aprendizaje descentralizado que permite a equipos de robots cuadrúpedos cooperar mediante contacto físico para transportar objetos no manipulables, utilizando una arquitectura jerárquica y un diseño de recompensas que fomenta un comportamiento de agarre rígido sin necesidad de comunicación ni acoplamiento mecánico.

Bikram Pandit, Aayam Kumar Shrestha, Alan Fern2026-03-11💻 cs

Designing Culturally Aligned AI Systems For Social Good in Non-Western Contexts

Este artículo analiza ocho implementaciones reales de IA en contextos no occidentales para identificar seis factores clave y proponer 12 directrices que priorizan la colaboración interdisciplinaria y el diseño culturalmente alineado para lograr sistemas de IA seguros, equitativos y efectivos en ámbitos de alto impacto.

Deepak Varuvel Dennison, Mohit Jain, Tanuja Ganu, Aditya Vashistha2026-03-11💻 cs

Automated Coral Spawn Monitoring for Reef Restoration: The Coral Spawn and Larvae Imaging Camera System (CSLICS)

Este artículo presenta el Sistema de Cámara de Imágenes de Desove y Larvas de Coral (CSLICS), una solución automatizada de bajo costo que utiliza visión por computadora para contar desoves de coral con precisión, reduciendo drásticamente el trabajo manual y facilitando la restauración de arrecifes a gran escala.

Dorian Tsai, Christopher A. Brunner, Riki Lamont, F. Mikaela Nordborg, Andrea Severati, Java Terry, Karen Jackel, Matthew Dunbabin, Tobias Fischer, Scarlett Raine2026-03-11💻 cs

Learning Encoding-Decoding Direction Pairs to Unveil Concepts of Influence in Deep Vision Networks

Este trabajo propone un método no supervisado para recuperar los mecanismos de codificación y decodificación de conceptos en redes neuronales profundas mediante la identificación de pares de direcciones latentes, lo que permite desvelar conceptos interpretables, explicar predicciones y corregir errores sin depender de la reconstrucción de características.

Alexandros Doumanoglou, Kurt Driessens, Dimitrios Zarpalas2026-03-11💻 cs

LLaVAShield: Safeguarding Multimodal Multi-Turn Dialogues in Vision-Language Models

El artículo presenta LLaVAShield, un sistema de seguridad diseñado para auditar diálogos multimodales de múltiples turnos en modelos de visión-idioma, respaldado por el nuevo conjunto de datos MMDS y el marco de red teaming MMRT, que supera a las herramientas existentes al abordar riesgos contextuales y de intención oculta.

Guolei Huang, Qinzhi Peng, Gan Xu, Yao Huang, Yuxuan Lu, Yongjun Shen2026-03-11💻 cs

Mapping Historic Urban Footprints in France: Balancing Quality, Scalability and AI Techniques

Este estudio presenta un pipeline de aprendizaje profundo escalable que, mediante un enfoque de U-Net de doble paso aplicado a mapas históricos, genera el primer conjunto de datos nacional de huellas urbanas abierto para Francia entre 1925 y 1950, superando las limitaciones de ruido y artefactos de los mapas antiguos.

Walid Rabehi, Marion Le Texier, Rémi Lemoy2026-03-11💻 cs

Connectivity Maintenance and Recovery for Multi-Robot Motion Planning

Los autores proponen un algoritmo de planificación de movimiento en tiempo real basado en curvas Bézier y funciones de barrera y Lyapunov (MPC-CLF-CBF) que garantiza la conectividad y mejora la navegación de flotas de robots en entornos cluttered, permitiendo la recuperación ante pérdidas de conexión y validándose mediante simulaciones y experimentos físicos con ocho cuadricópteros Crazyflie.

Yutong Wang, Lishuo Pan, Yichun Qu, Tengxiang Wang, Nora Ayanian2026-03-11💻 cs

LARA-Gen: Enabling Continuous Emotion Control for Music Generation Models via Latent Affective Representation Alignment

El artículo presenta LARA-Gen, un marco que habilita el control continuo y fino de las emociones en la generación de música mediante la alineación de representaciones latentes afectivas y un módulo basado en el espacio valencia-activación, superando las limitaciones de los enfoques basados en texto y logrando un rendimiento superior en adherencia emocional y calidad musical.

Jiahao Mei, Xuenan Xu, Zeyu Xie, Zihao Zheng, Ye Tao, Yue Ding, Mengyue Wu2026-03-11💻 cs

Asset-Centric Metric-Semantic Maps of Indoor Environments

Este artículo presenta un sistema de mapeo métrico-semántico centrado en activos para entornos interiores que combina mallas detalladas de objetos con sus categorías y poses, logrando una precisión superior a los métodos basados en modelos fundamentales y una integración eficiente con modelos de lenguaje grandes para la navegación y planificación robótica.

Christopher D. Hsu, Pratik Chaudhari2026-03-11💻 cs

NaviGait: Navigating Dynamically Feasible Gait Libraries using Deep Reinforcement Learning

NaviGait es un marco jerárquico que combina la optimización de trayectorias con el aprendizaje por refuerzo para sintetizar locomoción bípeda robusta e intuitiva seleccionando y ajustando mínimamente patrones de marcha de una librería offline, lo que simplifica el diseño de recompensas y acelera el entrenamiento en comparación con métodos convencionales.

Neil Janwani, Varun Madabushi, Maegan Tucker2026-03-11💻 cs

BanaServe: Unified KV Cache and Dynamic Module Migration for Balancing Disaggregated LLM Serving in AI Infrastructure

El artículo presenta BanaServe, un marco de orquestación dinámica para la inferencia de modelos de lenguaje grandes (LLM) que optimiza el equilibrio de recursos y la eficiencia en arquitecturas desacopladas mediante la migración flexible de pesos y cachés KV, superando significativamente a soluciones existentes como vLLM y DistServe en rendimiento y latencia.

Yiyuan He, Minxian Xu, Jingfeng Wu + 7 more2026-03-11💻 cs

Real-Time Neural Video Compression with Unified Intra and Inter Coding

Este trabajo presenta un marco de compresión de video neuronal en tiempo real que unifica la codificación intra e inter en un único modelo adaptativo, superando las limitaciones de propagación de errores y manejo de contenido nuevo de los métodos anteriores para lograr una reducción del 12,1% en la tasa BD-rate con rendimiento en tiempo real.

Hui Xiang, Yifan Bian, Li Li, Jingran Wu, Xianguo Zhang, Dong Liu2026-03-11💻 cs

Polynomial-time Configuration Generator for Connected Unlabeled Multi-Agent Pathfinding

El artículo presenta PULL, un algoritmo completo y eficiente en tiempo polinómico que supera las limitaciones de escalabilidad de los enfoques basados en programación lineal entera para resolver el problema de búsqueda de caminos multiagente no etiquetado y conectado (CUMAPF) en robótica de enjambre.

Takahiro Suzuki, Keisuke Okumura2026-03-11💻 cs

Revisiting Replanning from Scratch: Real-Time Incremental Planning with Fast Almost-Surely Asymptotically Optimal Planners

Este artículo demuestra que la planificación incremental reactiva puede resolverse de manera más eficiente mediante una serie de problemas independientes utilizando algoritmos de planificación casi-asintóticamente óptimos (ASAO), como EIT* y AORRTC, los cuales encuentran planes globales consistentes en entornos cambiantes sin necesidad de reutilizar explícitamente planes anteriores.

Mitchell E. C. Sabbadini, Andrew H. Liu, Joseph Ruan, Tyler S. Wilson, Zachary Kingston, Jonathan D. Gammell2026-03-11💻 cs

Proper Body Landmark Subset Enables More Accurate and 5X Faster Recognition of Isolated Signs in LIBRAS

Este artículo demuestra que la selección estratégica de un subconjunto específico de hitos corporales, combinada con técnicas de imputación, permite reconocer signos aislados de la LIBRAS con una precisión comparable o superior a los métodos actuales mientras reduce el tiempo de procesamiento en más de cinco veces.

Daniele L. V. dos Santos, Thiago B. Pereira, Carlos Eduardo G. R. Alves, Richard J. M. G. Tello, Francisco de A. Boldt, Thiago M. Paixão2026-03-11💻 cs

Who Made This? Fake Detection and Source Attribution with Diffusion Features

El artículo presenta FRIDA, un marco ligero y eficiente que utiliza características de modelos de difusión preentrenados para detectar imágenes generadas por IA y atribuir su fuente con alto rendimiento en escenarios de generalización cruzada.

Simone Bonechi, Paolo Andreini, Barbara Toniella Corradini2026-03-11💻 cs

EgoMI: Learning Active Vision and Whole-Body Manipulation from Egocentric Human Demonstrations

El artículo presenta EgoMI, un marco que supera la brecha de encarnación en el aprendizaje por imitación al capturar trayectorias sincronizadas de manos y cabeza activa de demostraciones humanas, permitiendo a robots semihumanoides replicar estrategias de fijación visual dinámica mediante una política aumentada con memoria para lograr una manipulación robusta.

Justin Yu, Yide Shentu, Di Wu, Pieter Abbeel, Ken Goldberg, Philipp Wu2026-03-11💻 cs

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