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TimeProVe: Propose, then Verify for Efficient Long Video Temporal Reasoning in Activities of Daily Living

O artigo apresenta o TimeProVe, um framework híbrido de baixo custo que combina a geração de hipóteses leves baseadas em ações com a verificação direcionada por VLM para alcançar o estado da arte em raciocínio temporal em vídeos longos, reduzindo significativamente os custos computacionais, juntamente com a proposta do benchmark OpenTSUBench para avaliar cenários de Atividades da Vida Diária.

Arkaprava Sinha, Dominick Reilly, Siddharth Krishnan, Hieu Le, Srijan Das2026-06-19💻 cs

From Efficiency to Leakage -- Privacy Backdoor in Federated Language Model Fine-Tuning

Este artigo apresenta o NeuroImprint, um ataque de backdoor de privacidade em Aprendizado Federado com Ajuste Fino Eficiente de Parâmetros, no qual um servidor malicioso força a memorização isolada por amostra em neurônios específicos para reconstruir analiticamente até 79% dos dados de treinamento dos clientes sem comprometer a utilidade do modelo.

Shanghao Shi, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Yang Xiao, Yevgeniy Vorobeychik, William Yeoh, Ning Zhang, Y. Thomas Hou, Wenjing Lou2026-06-19💻 cs

Generating Robot Hands from Human Demonstrations

Este artigo apresenta uma estrutura orientada por dados que aproveita mais de 4 milhões de quadros de movimento das pontas dos dedos humanos e aprendizado por reforço para otimizar e fabricar automaticamente mãos robóticas impressas em 3D, demonstrando que demonstrações humanas em larga escala podem guiar efetivamente o design físico de corpos robóticos juntamente com políticas de controle.

Sha Yi, Nicklas Hansen, Xueqian Bai, Carmelo Sferrazza, Michael T. Tolley, Xiaolong Wang2026-06-19💻 cs

CalTennis: Large Multi-View Tennis Video Dataset and Benchmark of Monocular-to-3D Pose Estimation

Este artigo apresenta o CalTennis, um conjunto de dados de vídeo de tênis multi-visão em larga escala que permite a avaliação livre de rótulos da estimativa de pose monocular para 3D, revelando que, embora os modelos atuais recuperem os ângulos das articulações com precisão, eles têm dificuldade com a estimativa de profundidade e com a consistência do contato dos pés.

Ilona Demler, Xinran Xie, Blake Werner, Anna Szczuka, Pietro Perona2026-06-19💻 cs

Caching for Dollars, Not Hits: An Exact Offline Reference for Cloud-Egress Caching and the Crossover That Decides When It Pays

Este artigo introduz uma referência offline exata e limites estreitos para minimizar os custos de saída de nuvem em vez das taxas de erro, revelando que heurísticas padrão como LRU sofrem alto arrependimento financeiro com preços de objetos heterogêneos enquanto políticas conscientes de custo como GreedyDual aproximam-se da otimalidade, e estabelecendo um tamanho de cruzamento em forma fechada que prevê quando o cache consciente de custos é economicamente necessário.

Madhulatha Mandarapu, Sandeep Kunkunuru2026-06-19💻 cs

VisDom: Sparse Novel View Synthesis with Visible Domain Constraint

O VisDom introduz uma restrição geométrica livre de aprendizado que impõe um requisito mínimo de visibilidade multi-vista para refinar cascas visuais baseadas em silhuetas, reduzindo efetivamente o sobreajuste e artefatos na síntese de novas vistas esparsas tanto para pipelines de NeRF quanto de Gaussian Splatting sem exigir parâmetros aprendidos adicionais.

Mariia Gladkova*, Tarun Yenamandra*, Edmond Boyer, Robert Maier, Tony Tung, Daniel Cremers2026-06-19💻 cs

S-Agent: Spatial Tool-Use Elicits Reasoning for Spatial Intelligence

O artigo apresenta o S-Agent, um paradigma de uso de ferramentas espaciais livre de treinamento que aumenta a inteligência espacial ao transformar a inferência visual estática em um processo de raciocínio dinâmico e centrado na cena por meio de acumulação de evidências espaço-temporais, fundamentação 3D hierárquica e mecanismos de memória dupla, permitindo, em última análise, que modelos de código aberto e ajustados superem os baselines existentes em benchmarks de raciocínio espacial complexos.

Yalun Dai, Hao Li, Shulin Tian, Runmao Yao, Yuhao Dong, Fangzhou Hong, Zhaoxi Chen, Fangfu Liu, Baoliang Tian, Dingwen Zhang, Tao Wang, Kim-Hui Yap, Ziwei Liu2026-06-19💻 cs

Software package MaRDI Open Interfaces for improved interoperability in numerical optimization

Este artigo apresenta o software atualizado MaRDI Open Interfaces projetado para otimizar a interoperabilidade em otimização numérica ao reduzir os esforços de codificação para vinculações de solvers, demonstrado através de uma nova interface aplicada ao treinamento de redes neurais informadas pela física para resolver a equação de Burgers viscosa.

Dmitry I. Kabanov, Stephan Rave, Mario Ohlberger2026-06-19💻 cs

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