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O artigo apresenta o RoadLogic, uma ferramenta de código aberto que utiliza Programação em Conjuntos de Respostas, planejamento de movimento e monitoramento baseado em especificações para transformar automaticamente definições declarativas de cenários (OpenSCENARIO) em simulações executáveis e verificadas para testes de veículos autônomos.
Este artigo investiga o colapso no mesclagem de modelos, demonstrando empiricamente que a incompatibilidade representacional entre tarefas, e não conflitos no espaço de parâmetros, é a principal causa da degradação de desempenho, e oferece uma explicação teórica baseada na teoria taxa-distorção que estabelece limites fundamentais para a mesclabilidade de tarefas.
O artigo apresenta o EvoDriveVLA, um novo framework de destilação colaborativa entre percepção e planejamento que supera as limitações de modelos Vision-Language-Action para condução autônoma ao integrar restrições perceptivas autoancoradas e otimização de trajetória guiada por oráculos, alcançando desempenho superior em avaliações de circuito aberto e fechado.
O artigo "Telogenesis" propõe e valida um sistema de atenção endógena que gera prioridades adaptativas a partir de lacunas epistêmicas (ignorância, surpresa e obsolescência), demonstrando que tais mecanismos, sem recompensas externas, superam estratégias fixas e recuperam a estrutura latente do ambiente.
O GenePlan é um novo framework que utiliza algoritmos evolutivos assistidos por modelos de linguagem de grande escala para gerar planejadores generalizados em Python, alcançando desempenho comparável aos planejadores de última geração e superando significativamente outras abordagens baseadas em LLMs em tarefas de planejamento clássico PDDL.
Este artigo propõe que a interação entre o raciocínio humano e a inteligência artificial generativa cria uma "Terceira Entidade" emergente, caracterizada pela "criação de vibe" como automação do conhecimento tácito e por uma emergência assimétrica, desafiando paradigmas epistemológicos e educacionais tradicionais.
Este artigo apresenta os Fluxos Normalizadores Condicionados Temporalmente (tcNF), uma nova estrutura para detecção de anomalias em séries temporais multivariadas que modela com precisão as dependências temporais e a incerteza ao condicionar o fluxo a observações anteriores, demonstrando robustez e precisão superiores em comparação com métodos existentes.
O artigo propõe o EvoPrompt, um novo framework que utiliza um projetor de prompts compartilhado entre modalidades e uma estratégia evolutiva de treinamento para adaptar modelos visão-linguagem a tarefas com poucos dados sem esquecer o conhecimento pré-treinado, alcançando desempenho state-of-the-art em aprendizado com poucos exemplos enquanto preserva as capacidades zero-shot originais.
O artigo apresenta o EDA, um framework eficiente em parâmetros e dados que adapta modelos de rascunho para modelos-alvo ajustados a domínios específicos, restaurando o desempenho da decodificação especulativa com custos de treinamento reduzidos através de uma arquitetura desacoplada, regeneração de dados e seleção de amostras.
Este estudo propõe uma metodologia inovadora que utiliza Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para adaptar mensagens de desmentido de fake news aos traços de personalidade do Big Five, demonstrando que a personalização aumenta a persuasão e oferecendo uma avaliação automatizada que levanta questões éticas sobre o uso dessa tecnologia.
Este artigo demonstra que o algoritmo de dualidade do espaço de estados do Mamba-2 pode ser implementado inteiramente usando primitivas padrão do XLA, eliminando a dependência de kernels CUDA personalizados e permitindo uma inferência autônoma com cache que funciona de forma idêntica em CPUs, GPUs NVIDIA e TPUs a partir de uma única fonte JAX.
O artigo apresenta o "Routing without Forgetting" (RwF), uma arquitetura de transformador que utiliza camadas de recuperação associativa baseada em energia para realizar o aprendizado contínuo online sem esquecer, gerando prompts dinâmicos via recuperação associativa de um único passo em vez de depender de otimização iterativa baseada em gradiente.
Este trabalho propõe um formalismo geral e biologicamente plausível que aproxima o algoritmo de retropropagação no tempo (BPTT) em redes neurais contínuas, unificando princípios de conservação de energia e ação extrema para derivar dinâmicas locais de erro e estender o modelo de Equilíbrio Latente Generalizado (GLE).
Este artigo propõe a "engenharia de contexto" como uma disciplina fundamental que, juntamente com a engenharia de intenções e especificações, forma um modelo de maturidade em pirâmide para superar as limitações da engenharia de prompts e permitir a implantação escalável e segura de sistemas multiagentes corporativos.
Este trabalho propõe um framework fundamentado em visão e linguagem para a geração e avaliação interpretável de dados sintéticos em sensoriamento remoto, introduzindo o conjunto de dados ARAS400k e demonstrando que o treinamento com dados aumentados (reais e sintéticos) supera consistentemente as bases de dados reais em tarefas de segmentação semântica e legendagem de imagens.
O PRECEPT é uma estrutura unificada para adaptação em tempo de teste que combina recuperação determinística de regras, memória consciente de conflitos e evolução de prompts guiada por Pareto para superar a degradação de recuperação, melhorar a generalização composicional e garantir robustez contra conhecimento desatualizado ou adversário em agentes LLM.
O artigo propõe o benchmark MM-tau-p, que introduz 12 novas métricas para avaliar de forma holística e robusta a adaptação de personalidade e a resiliência multimodal de agentes LLM em cenários de controle dual, preenchendo lacunas nas avaliações atuais focadas apenas em chat textual.
O artigo apresenta o MiniAppBench, o primeiro benchmark abrangente para avaliar a geração de miniaplicativos interativos orientados por princípios, e o MiniAppEval, um framework de avaliação baseado em agentes que supera as limitações dos métodos existentes ao medir a qualidade dessas aplicações dinâmicas com alta concordância com o julgamento humano.
O artigo apresenta o KV-Lock, uma abordagem livre de treinamento para modelos de difusão de vídeo baseados em DiT que otimiza a consistência de fundo e a qualidade do primeiro plano ajustando dinamicamente a fusão de chaves-valor (KVs) e a escala de orientação condicional (CFG) com base na detecção de alucinação.
Este trabalho apresenta um framework de código aberto para detecção de anomalias em séries temporais usando Redes Neurais em Grafos (GNNs), que não só demonstra melhor desempenho e interpretabilidade em comparação com modelos de base, mas também oferece uma avaliação crítica das práticas atuais de métricas e thresholding no campo.