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💻 ciencias de la computación

A Design‑Science Proof‑of‑Concept for Constraining LLM Pedagogical Decisions Using Knowledge Graphs

Este estudio demuestra que la integración de Grafos de Conocimiento con Modelos de Lenguaje de Gran Escala mediante un enfoque de Investigación de la Ciencia del Diseño restringe eficazmente las alucinaciones pedagógicas y garantiza la validez lógica en la IA educativa al restringir proactivamente los espacios de acción generativa con estructuras semánticas simbólicas.

Susana Ayu Handayani, Priyo Nugroho Adi, Thomas Köhler, Mochamad Bruri Triyono, Priyanto Priyanto, Siswantoyo Siswantoyo (…)2026-10-12
💻 ciencias de la computación

FACT-SR: Faithfulness-Aware Multi-Task Learning for Aspect-Based Sentiment Reasoning

El artículo propone FACT-SR, un marco de aprendizaje multitarea invariante a la escala que mejora el razonamiento de sentimiento basado en aspectos al imponer restricciones de fidelidad en la generación de justificaciones y emplear una novedosa estrategia de aprendizaje de pesos automáticos para equilibrar objetivos heterogéneos, resultando en un rendimiento de clasificación superior y una fiabilidad de razonamiento a través de diversas escalas de modelos.

shirong cheng, Bei Wu, Xin Zhang, Yahui Wu, Qika Lin2026-10-12
💻 ciencias de la computación

Beyond the Leaderboard Average: Cross-Task Consistency, Model Scale, and Specialization Structure in the Massive Text Embedding Benchmark

Este artículo analiza los resultados de MTEB para revelar que, si bien los modelos de incrustación con mejor desempeño tienden a exhibir una mayor consistencia entre tareas que aquellos optimizados de forma estrecha, la escala del modelo por sí sola no garantiza tal equilibrio, lo que insta a reportar la dispersión del desempeño junto con las puntuaciones agregadas para una mejor selección de modelos.

Zhe Zhang2026-10-12
💻 ciencias de la computación

Opening the Black Box or Responding to Demands? Rethinking and Reconstructing the European Standard of Algorithmic Explanation

Este artículo critica las limitaciones del estándar actual de explicación algorítmica de la UE y los enfoques de mitigación o sustitución existentes, proponiendo en su lugar un marco orientado a la demanda que reconstruye el estándar mediante la categorización de las necesidades de explicación basadas en los puntos de control de los actores y su realización a través de esquemas sustitutivos viables.

feng zhi2026-10-12
💻 ciencias de la computación

Multimodal Depression Detection from Audio, Visual, and Textual Cues: Evaluation of Adaptive Gating versus Naive Concatenation

Este estudio demuestra que, si bien los mecanismos de compuerta adaptativa parecen superiores durante la validación cruzada, la simple concatenación de características produce en realidad un rendimiento más robusto y generalizable para la detección de la depresión multimodal en participantes no vistos, lo que resalta que las pruebas de generalización rigurosas son más críticas que la complejidad arquitectónica para conjuntos de datos clínicos pequeños.

Azhar A. Hadi, Supreethi K.P.2026-10-12
💻 ciencias de la computación

Efficient Long-Context Reasoning in Large Language Models: Hierarchical Token Compression with Sparse Attention and Dynamic Memory Management

El artículo presenta CLEAR, un marco unificado que combina la compresión jerárquica de tokens, la orquestación de atención dispersa y la gestión dinámica de memoria para permitir un razonamiento eficiente de contexto largo en modelos de lenguaje grandes, logrando reducciones significativas en la complejidad computacional y el uso de memoria mientras mantiene una alta precisión en evaluaciones de contexto largo.

Babasaheb Satpute, Chaya Jadhav, Rajesh Bharati, Deepak Kshirsagar2026-10-12
💻 ciencias de la computación

Did LLMs colonize scientific titles? Fifty years of titular colonicity

Este estudio analiza cincuenta años de datos de títulos científicos para demostrar que, si bien el uso de los dos puntos ha sido una convención de larga data que está aumentando en prevalencia, los modelos de lenguaje de gran tamaño generan títulos con frecuencias de dos puntos significativamente más altas que los autores humanos, un patrón que es sensible a las instrucciones y que influye en el rendimiento del ranking de recuperación.

Magdalena Igras-Cybulska, Artur Cybulski2026-10-12
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PACE: Policy-Bound Multi-Party Authorization with State-Consistent Execution for Smart Contracts

Este artículo introduce PACE, un marco de trabajo para contratos inteligentes que asegura la autorización multipartita consistente con el estado mediante la vinculación de decisiones colectivas a políticas activas y contextos de ejecución a través de un esquema de firma basado en redes de dos rondas, garantizando así la consistencia entre la política, la decisión, la solicitud y la ejecución mientras mantiene costos de verificación estables.

Yaowei Sun, Cong Wang, Maode Ma, Zhilu Zhang, Yanan Zhang, Guangquan Xu2026-10-12
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Cgh-Dehazenet: A Lightweight Channel Grouping Half- Convolutional Network With Cross-Attention Refinement for Single Image Dehazing

El artículo propone CGH-DehazeNet, una red de desnebulización de una sola imagen ligera que combina un bloque de Convolución Media de Agrupación de Canales para la eficiencia computacional y un módulo de Fusión de Refinamiento de Atención Cruzada para la supresión de artefactos, logrando un rendimiento de vanguardia con solo 1.932M de parámetros.

Xukang Zheng, Cheng Tang, Shoujing Huang, Saibiao Jiang2026-10-12