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Safe Transformer: An Explicit Safety Bit For Interpretable And Controllable Alignment

O artigo propõe o "Safe Transformer", uma abordagem modular que insere um "bit de segurança" explícito e controlável entre as camadas de modelos de linguagem pré-treinados, permitindo que a decisão de segurança seja diretamente interpretável e manipulável sem a necessidade de um pré-treinamento do zero, enquanto mantém a capacidade de geração e alcança taxas de sucesso de ataque próximas de zero em benchmarks de teste de segurança.

Jingyuan Feng, Andrew Gambardella, Gouki Minegishi, Takeshi Kojima, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo2026-03-10🤖 cs.LG

Don't Freeze, Don't Crash: Extending the Safe Operating Range of Neural Navigation in Dense Crowds

O artigo propõe uma abordagem de aprendizado por reforço que utiliza codificação de observação invariante à densidade e recompensas adaptativas para permitir que agentes de navegação social generalizem com sucesso para multidões mais densas do que as vistas no treinamento, evitando tanto colisões quanto o congelamento em interações complexas.

Jiefu Zhang, Yang Xu, Vaneet Aggarwal2026-03-10🤖 cs.LG

Calibrated Credit Intelligence: Shift-Robust and Fair Risk Scoring with Bayesian Uncertainty and Gradient Boosting

O artigo propõe o framework Calibrated Credit Intelligence (CCI), que combina pontuação neural bayesiana, gradient boosting com restrições de justiça e uma estratégia de fusão adaptada a mudanças de distribuição para gerar pontuações de risco de crédito precisas, bem calibradas e equitativas em cenários de implantação real com desvio temporal.

Srikumar Nayak2026-03-10🤖 cs.LG

Rank-Factorized Implicit Neural Bias: Scaling Super-Resolution Transformer with FlashAttention

O artigo propõe o viés neural implícito fatorado por posto (RIB), uma alternativa ao viés posicional relativo que permite o uso do FlashAttention em Transformers de super-resolução, possibilitando o escalonamento de janelas de atenção e patches de treinamento para alcançar desempenho superior com redução significativa no tempo de treinamento e inferência.

Dongheon Lee, Seokju Yun, Jaegyun Im, Youngmin Ro2026-03-10🤖 cs.LG

ResearchEnvBench: Benchmarking Agents on Environment Synthesis for Research Code Execution

O artigo apresenta o ResearchEnvBench, um novo benchmark que avalia a capacidade de agentes autônomos de sintetizar ambientes de execução para código de pesquisa, revelando lacunas significativas nas soluções atuais quanto à resolução de dependências e compatibilidade de versões.

Yubang Wang, Chenxi Zhang, Bowen Chen, Zezheng Huai, Zihao Dai, Xinchi Chen, Yuxin Wang, Yining Zheng, Jingjing Gong, Xipeng Qiu2026-03-10💻 cs

Heterogeneous Decentralized Diffusion Models

Este artigo apresenta um framework eficiente para modelos de difusão descentralizados heterogêneos que permite o treinamento de especialistas com objetivos distintos (DDPM e Flow Matching) sem sincronização, reduzindo drasticamente os requisitos computacionais e de dados em comparação com abordagens anteriores enquanto mantém ou melhora a qualidade e a diversidade das imagens geradas.

Zhiying Jiang, Raihan Seraj, Marcos Villagra, Bidhan Roy2026-03-10🤖 cs.LG

Stabilizing Reinforcement Learning for Diffusion Language Models

O artigo propõe o StableDRL, um método de otimização de política reformulado que utiliza clipping incondicional e auto-normalização para estabilizar o treinamento de modelos de linguagem difusivos com GRPO, superando o colapso de recompensa causado pela incompatibilidade entre as estimativas ruidosas de razão de importância e a formulação padrão do algoritmo.

Jianyuan Zhong, Kaibo Wang, Ding Ding, Zijin Feng, Haoli Bai, Yang Xiang, Jiacheng Sun, Qiang Xu2026-03-10🤖 cs.LG

Enhancing Instruction Following of LLMs via Activation Steering with Dynamic Rejection

O artigo apresenta o DIRECTER, um novo método de direcionamento de ativação que utiliza um loop de decodificação guiado por plausibilidade e uma análise de sensibilidade leve para modular dinamicamente a força do direcionamento, melhorando significativamente a capacidade de seguir instruções de modelos de linguagem sem comprometer a qualidade do texto ou a fidelidade da tarefa.

Minjae Kang, Jaehyung Kim2026-03-10🤖 cs.LG

Robotic Foundation Models for Industrial Control: A Comprehensive Survey and Readiness Assessment Framework

Este artigo apresenta uma revisão abrangente dos modelos fundamentais robóticos (RFMs) e propõe um novo framework de avaliação com 149 critérios para analisar sua prontidão industrial, concluindo que, embora promissores, os modelos atuais ainda possuem maturidade limitada para aplicações industriais devido à falta de integração sistemática de segurança, tempo real e robustez.

David Kube, Simon Hadwiger, Tobias Meisen2026-03-10💻 cs

XMACNet: An Explainable Lightweight Attention based CNN with Multi Modal Fusion for Chili Disease Classification

O artigo apresenta o XMACNet, uma rede neural convolucional leve e explicável que combina imagens RGB e índices de vegetação por meio de atenção automática e fusão multimodal para classificar doenças em pimenteiros com alta precisão, superando modelos existentes e permitindo implantação em dispositivos de borda.

Tapon Kumer Ray, Rajkumar Y, Shalini R, Srigayathri K, Jayashree S, Lokeswari P2026-03-10💻 cs

Learning Unbiased Cluster Descriptors for Interpretable Imbalanced Concept Drift Detection

O artigo propõe o método ICD3, uma abordagem de detecção de mudança de conceito baseada em descritores de cluster imparciais que identifica e monitora individualmente conceitos minoritários em dados desbalanceados, superando o efeito de mascaramento causado por grandes clusters e oferecendo alta interpretabilidade.

Yiqun Zhang, Zhanpei Huang, Mingjie Zhao, Chuyao Zhang, Yang Lu, Yuzhu Ji, Fangqing Gu, An Zeng2026-03-10🤖 cs.LG

Enhancing SHAP Explainability for Diagnostic and Prognostic ML Models in Alzheimer Disease

Este artigo propõe e valida um quadro de explicabilidade multi-nível que demonstra a robustez e a consistência das explicações SHAP em modelos de machine learning para diagnóstico e prognóstico da Doença de Alzheimer, utilizando dados do NACC para confirmar que marcadores cognitivos e funcionais dominam as previsões com estabilidade entre diferentes estágios da doença e tarefas clínicas.

Pablo Guillén, Enrique Frias-Martinez2026-03-10🤖 cs.LG

Gradient-based Nested Co-Design of Aerodynamic Shape and Control for Winged Robots

Este artigo apresenta uma estrutura de co-projeto baseada em gradiente que otimiza conjuntamente a forma aerodinâmica e o planejador de movimento de robôs alados, utilizando um modelo substituto neural para simular fluxos complexos e melhorar o desempenho em tarefas como pousar e aterrissagem curta com maior eficiência computacional do que métodos anteriores.

Daniele Affinita, Mingda Xu, Benoît Valentin Gherardi, Pascal Fua2026-03-10💻 cs

Diversity-Aware Adaptive Collocation for Physics-Informed Neural Networks via Sparse QUBO Optimization and Hybrid Coresets

Este artigo propõe um método de colocalização adaptativa e diversificada para Redes Neurais Informadas por Física (PINNs), formulando a seleção de pontos como um problema de otimização QUBO/BQM esparsa com âncoras híbridas para construir um conjunto de núcleo (coreset) que equilibra a importância do resíduo e a diversidade espacial-temporal, resultando em maior precisão e eficiência computacional na solução da equação de Burgers viscosa.

Hadi Salloum, Maximilian Mifsud Bonici, Sinan Ibrahim, Pavel Osinenko, Alexei Kornaev2026-03-10🤖 cs.LG

Failure Detection in Chemical Processes using Symbolic Machine Learning: A Case Study on Ethylene Oxidation

Este artigo investiga a aplicação da aprendizagem simbólica para a deteção de falhas no processo de oxidação de etileno, demonstrando que este método supera abordagens baseadas em redes neurais em precisão e interpretabilidade, superando a escassez de dados reais através da simulação e propondo a integração desses modelos em agentes de apoio à decisão para operadores de plantas químicas.

Julien Amblard, Niklas Groll, Matthew Tait, Mark Law, Gürkan Sin, Alessandra Russo2026-03-10🤖 cs.LG