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Hashprice modulates the electricity demand response of Bitcoin miners

Este artículo demuestra que la respuesta de la demanda de electricidad de los mineros de Bitcoin ante el aumento de los costes en el mercado eléctrico de Texas depende económicamente del estado, volviéndose más débil a medida que un mayor "hashprice" (ingresos de minería esperados) desplaza el umbral de reducción de consumo hacia precios de electricidad más altos, lo que sugiere que tratar estas cargas como recursos fiables de flexibilidad de la red puede sobreestimar su disponibilidad real.

Subir Majumder2026-06-02✓ Author reviewed 📈 econ

Civilizational Metamaterials: Engineering Coordination Under Capability Gradients and Structural Turbulence

Este artículo propone un marco de ingeniería formal inspirado en los metamateriales para modelar la coordinación institucional bajo una velocidad de decisión impulsada por la IA, introduciendo una ley constitutiva que predice un "Equilibrio de Congelamiento" catastrófico cuando los costos de verificación superan la utilidad y ofreciendo hipótesis comprobables para prevenir esta transición de fase mediante estructuras optimizadas de procedencia y verificación.

David Orban2026-06-02✓ Author reviewed 🔬 physics

Quantum Symmetry Restoration and Emergent Effective Deformation in Relativistic Heavy-Ion Collisions

Este artículo establece un marco microscópico que demuestra que la restauración de la simetría rotacional en colisiones de iones pesados relativistas actúa como un filtro de paso bajo geométrico que suprime exponencialmente los modos de deformación efectivos, reconciliando así el uso de geometrías clásicamente deformadas con los estados fundamentales cuánticos rotacionalmente invariantes de los núcleos par-par.

Hao-jie Xu, Qun Wang2026-06-02✓ Author reviewed ⚛️ nucl-th

Site4Drug: Predicting Drug-Binding Target Sites with an AI Agent

Site4Drug es un agente de IA que predice sitios de unión fármaco-objetivo en proteínas, clasificados y conscientes de la modalidad, mediante la integración de diversa evidencia biológica para superar la ambigüedad y las tasas de fallo asociadas con la selección de regiones de intervención accionables, particularmente para proteínas de membrana.

Taehan Kim, Sarrah Rose Mikhail Leung, Bharat Mekala, Jeongbin Park2026-06-02✓ Author reviewed 🧬 q-bio

A Multiscale Network with Supervised Contrastive Learning for Real-Time Facial Emotion Recognition

Este artículo presenta un sistema basado en aprendizaje profundo que utiliza una red multiescala y aprendizaje contrastivo supervisado para lograr el reconocimiento de emociones faciales en tiempo real mediante el modelado de cambios continuos en la expresión, demostrando un rendimiento satisfactorio en conjuntos de datos estándar para aplicaciones tales como el asesoramiento psicológico.

Rejoy Chakraborty, Archisman Adhikary, Chayan Halder, Payel Rakshit, Sanchita Ghosh, Kaushik Roy2026-06-02✓ Author reviewed 💻 cs

Individual Shrinkage for Random Effects

Este artículo propone una clase de estimadores de contracción de Peso Individual (IW, por sus siglas en inglés) para datos de micropaneos que priorizan la precisión a nivel individual sobre el desempeño agregado al aprovechar la historia personal en lugar de la información transversal, superando así la "tiranía de la mayoría" inherente a los métodos convencionales como James-Stein y el Bayes Empírico.

Raffaella Giacomini, Sokbae Lee, Silvia Sarpietro2026-06-02✓ Author reviewed 📈 econ

A Communication-Centric 6G-LLM Architecture for Scalable Tactical Autonomous Defense Vehicle Networks

Este artículo propone una arquitectura jerárquica centrada en la comunicación que integra Modelos de Lenguaje de Gran Escala asistidos por el borde con comunicación semántica 6G para Redes de Vehículos de Defensa Autónoma Táctica, demostrando mediante simulación que este enfoque supera significativamente a las líneas base de IA convencionales basadas en 5G al reducir la latencia en un 75,2%, aumentar las tasas de éxito de la misión en 68,7 puntos porcentuales y recortar la sobrecarga de comunicación en un 88,6% a una escala de 30 vehículos.

Kiran Khurshid, Shumaila Javaid, Nasir Saeed2026-06-02✓ Author reviewed ⚡ eess

AXIOM: A Trust-First Neuro-Symbolic Execution Architecture for Verifiable Mathematical Reasoning

El artículo presenta AXIOM, una arquitectura neurosimbólica de confianza absoluta que aprovecha los modelos de lenguaje únicamente para canonicalizar problemas de lenguaje natural en un flujo de trabajo determinista de Sistema de Álgebra Computacional, logrando un 94,36 % de exactitud con un 100 % de confianza (cero errores de confianza) en evaluaciones matemáticas, al tiempo que garantiza que las mejoras del sistema nunca reviertan los resultados previamente verificados.

Alessio Bruno2026-06-02✓ Author reviewed 🤖 cs.AI

Stability distillation hypothesis for the origin of life

Este artículo propone la "hipótesis de la destilación de la estabilidad", argumentando que el origen de la vida es un proceso unificado e inevitable impulsado por el enriquecimiento selectivo mediante diferencias de estabilidad, lo cual requiere lógicamente la emergencia espontánea de la información, la selección de ARN, la compartimentación y el coorigen de células y virus sin depender de eventos de azar improbables.

Cheng Bi2026-06-02✓ Author reviewed 🧬 q-bio