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SIMSPINE: A Biomechanics-Aware Simulation Framework for 3D Spine Motion Annotation and Benchmarking

El artículo presenta SIMSPINE, un marco de simulación consciente de la biomecánica y un nuevo conjunto de datos abierto que, al generar 2,14 millones de anotaciones 3D de vértebras a partir de modelos musculoesqueléticos, establece el primer benchmark unificado para la estimación de movimientos de la columna vertebral basada en visión por computadora, logrando mejoras significativas en el estado del arte.

Muhammad Saif Ullah Khan, Didier Stricker2026-03-12💻 cs

Mind the Way You Select Negative Texts: Pursuing the Distance Consistency in OOD Detection with VLMs

El artículo presenta InterNeg, un marco que mejora la detección de distribuciones fuera de contexto en modelos de visión y lenguaje al resolver inconsistencias en el uso de distancias intra-modales mediante la selección coherente de textos negativos y la generación dinámica de embeddings textuales a partir de imágenes OOD, logrando así un rendimiento superior en benchmarks estándar.

Zhikang Xu, Qianqian Xu, Zitai Wang, Cong Hua, Sicong Li, Zhiyong Yang, Qingming Huang2026-03-12💻 cs

One Model, Many Skills: Parameter-Efficient Fine-Tuning for Multitask Code Analysis

Este artículo presenta la primera evaluación exhaustiva del ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT) para el análisis de código multitarea, demostrando que un único módulo PEFT compartido puede igualar o superar al ajuste completo con una reducción drástica de costos computacionales y de almacenamiento, aunque su éxito depende críticamente de factores como la estabilidad de las tareas, la arquitectura del modelo y la calidad de los datos.

Amal Akli, Maxime Cordy, Mike Papadakis, Yves Le Traon2026-03-12💻 cs

μ\muEd API: Towards A Shared API for EdTech Microservices

El artículo propone la especificación inicial de una API estandarizada y agnóstica a plataformas llamada μ\muEd, diseñada para crear un ecosistema interoperable de microservicios educativos que automatice funciones clave como la retroalimentación, la evaluación y los chatbots, mejorando así la experiencia de aprendizaje en diversas disciplinas.

Maximillan Sölch, Alexandra Neagu, Marcus Messer, Peter Johnson, Gerd Kortemeyer, Samuel S. H. Ng, Fun Siong Lim, Stephan Krusche2026-03-12💻 cs

Assessing Cognitive Biases in LLMs for Judicial Decision Support: Virtuous Victim and Halo Effects

Este estudio evalúa si cinco modelos de lenguaje grandes (LLMs) exhiben sesgos cognitivos humanos, como el efecto de víctima virtuosa y el efecto halo, al asistir en sentencias judiciales, encontrando que aunque muestran variaciones y limitaciones para su uso inmediato, presentan mejoras modestas respecto a los benchmarks humanos en la reducción de ciertos prejuicios.

Sierra S. Liu2026-03-12💻 cs

The science and practice of proportionality in AI risk evaluations

Este artículo examina cómo el principio de proporcionalidad del Derecho de la Unión Europea puede guiar el desarrollo de métodos científicos para calibrar las evaluaciones de riesgos sistémicos de los modelos de IA de propósito general, asegurando que cumplan con los objetivos de la Ley de IA sin imponer cargas excesivas a los proveedores.

Carlos Mougan, Lauritz Morlock, Jair Aguirre, James R. M. Black, Jan Brauner, Simeon Campos, Sunishchal Dev, David Fernández Llorca, Alberto Franzin, Mario Fritz, Emilia Gómez, Friederike Grosse-Holz, Eloise Hamilton, Max Hasin, Jose Hernandez-Orallo, Dan Lahav, Luca Massarelli, Vasilios Mavroudis, Malcolm Murray, Patricia Paskov, Jaime Raldua, Wout Schellaert2026-03-12💻 cs

DeliberationBench: A Normative Benchmark for the Influence of Large Language Models on Users' Views

El artículo presenta DeliberationBench, una nueva métrica normativa que evalúa la influencia de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en las opiniones de los usuarios comparándola con encuestas deliberativas democráticas, y demuestra mediante un experimento que estos modelos generan cambios de opinión sustanciales y epistémicamente deseables.

Luke Hewitt, Maximilian Kroner Dale, Paul de Font-Reaulx2026-03-12💻 cs

Prompts and Prayers: the Rise of GPTheology

Este artículo examina el surgimiento de la "GPTheología" como una forma de tecnorreligión en la que la inteligencia artificial es tratada como un oráculo divino, analizando cómo las narrativas comunitarias y las interacciones rituales con modelos de lenguaje reflejan conceptos religiosos tradicionales y plantean desafíos éticos y sociotécnicos sobre la relación entre la humanidad y sus creaciones.

Ioana Cheres, Adrian Groza, Ioana Moldovan, Mick O'Hara, Connell Vaughan2026-03-12💻 cs

A Review of the Negative Effects of Digital Technology on Cognition

Esta revisión integradora de más de 500 estudios sintetiza las evidencias sobre cómo la tecnología digital, especialmente la inteligencia artificial generativa, puede erosionar capacidades cognitivas superiores y agotar la reserva cognitiva a largo plazo mediante mecanismos como la interferencia funcional y la desregulación neuroquímica, a pesar de optimizar el rendimiento inmediato.

Urška Žnidarič, Erik Štrumbelj, Octavian Machidon2026-03-12💻 cs

Quantal Response Equilibrium as a Measure of Strategic Sophistication: Theory and Validation for LLM Evaluation

Este artículo presenta un marco de evaluación basado en el equilibrio de respuesta cuantal (QRE) para medir la sofisticación estratégica de los modelos de lenguaje, ofreciendo una métrica continua calibrada con datos humanos que supera las limitaciones de los puntajes agregados tradicionales, aunque revela una alta sensibilidad a la formulación de las instrucciones.

Mateo Pechon-Elkins, Jon Chun2026-03-12💻 cs

Evaluating Generalization Mechanisms in Autonomous Cyber Attack Agents

Este artículo evalúa la capacidad de generalización de agentes de ciberataque autónomos ante cambios en la asignación de direcciones IP, concluyendo que aunque los agentes impulsados por LLM logran el mejor rendimiento en escenarios no vistos, lo hacen a costa de un mayor consumo computacional, menor transparencia y la aparición de fallos prácticos como bucles de acciones inválidas.

Ondřej Lukáš, Jihoon Shin, Emilia Rivas, Diego Forni, Maria Rigaki, Carlos Catania, Aritran Piplai, Christopher Kiekintveld, Sebastian Garcia2026-03-12💻 cs

OmniGuide: Universal Guidance Fields for Enhancing Generalist Robot Policies

El artículo presenta OmniGuide, un marco flexible que mejora el rendimiento de los modelos de política generalista visión-lenguaje-acción (VLA) en tareas complejas al integrar diversas fuentes de orientación como funciones de energía diferenciables que guían la generación de acciones en el espacio 3D.

Yunzhou Song, Long Le, Yong-Hyun Park, Jie Wang, Junyao Shi, Lingjie Liu, Jiatao Gu, Eric Eaton, Dinesh Jayaraman, Kostas Daniilidis2026-03-12💻 cs