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Este artigo apresenta os resultados de uma pesquisa global que analisa as atitudes e crenças sobre como a Inteligência Artificial Generativa deve representar culturas, propondo definições de cultura extraídas das próprias comunidades e recomendando abordagens participativas e um quadro de sensibilidade para lidar com limites culturais.
O artigo apresenta o LTLGuard, uma ferramenta modular que combina geração com restrições e verificação formal leve para permitir que modelos de linguagem compactos (4B–14B parâmetros) traduzam requisitos informais em especificações de LTL corretas e consistentes, superando as limitações de modelos menores em lógica temporal.
Este artigo demonstra que, ao analisar a taxa de vitória em vez da recompensa esperada, a amostragem Best-of-N (BoN) é estatisticamente ótima para alinhamento em tempo de inferência e propõe uma variante prática que elimina o "reward hacking" mantendo essa otimalidade.
Este artigo apresenta o TML-Bench, um novo benchmark para avaliar agentes de ciência de dados autônomos em tarefas de aprendizado de máquina tabular baseadas em competições do Kaggle, demonstrando que o modelo MiniMax-M2.1 obteve o melhor desempenho agregado entre os 10 modelos de linguagem de código aberto testados sob diferentes limites de tempo.
O artigo propõe o método SCORE, que resolve conflitos de subespaço entre modelos treinados em domínios distintos ao projetá-los em uma base ortogonal compartilhada, melhorando significativamente a generalização de domínio em tarefas de fusão de modelos.
O artigo propõe o SAHA, um novo framework de jailbreak que explora vulnerabilidades em cabeças de atenção profundas de modelos de linguagem abertos, utilizando uma estratégia de seleção baseada em impacto de ablação e perturbação sensível a limites para superar defesas existentes com maior taxa de sucesso.
Este artigo propõe a Hipótese de Segurança Desentrelaçada (DSH), demonstrando que os mecanismos de segurança em Grandes Modelos de Linguagem operam em subespaços geométricos distintos para "saber" e "agir", o que permite a criação de ataques de evasão eficazes que separam o reconhecimento de conteúdo nocivo da recusa em respondê-lo.
O artigo apresenta o PVminer, um benchmark, e o PVminerLLM, um modelo de linguagem supervisionado que supera as abordagens baseadas em prompts na extração estruturada de "voz do paciente" a partir de textos gerados por eles, permitindo a análise escalável de fatores não clínicos que influenciam os resultados de saúde.
Este estudo avalia um framework de "nudge" personalizado para diversidade em recomendações de notícias, demonstrando que um algoritmo de calibração dupla eficazmente amplia a exposição e o consumo de notícias domésticas e globais, enquanto a apresentação baseada em LLM tem impacto variável, sugerindo que a exposição longitudinal pode alterar os hábitos de leitura dos usuários em direção a um equilíbrio entre esses temas.
O artigo apresenta o BM25-V, um método de recuperação de imagens que aplica a pontuação Okapi BM25 a ativações esparsas de "palavras visuais" derivadas de um Autoencoder Esparsos (SAE) em features de Vision Transformers, oferecendo uma abordagem eficiente, interpretável e de alta precisão que rivaliza com métodos densos ao utilizar um índice invertido para selecionar candidatos e um reordenamento posterior.
Este artigo propõe o "Proof-of-Guardrail", um sistema que utiliza Ambientes de Execução Confiáveis (TEE) para fornecer provas criptográficas verificáveis de que as respostas de agentes de IA foram processadas por guardrails de segurança específicos, garantindo a integridade da execução sem revelar o agente proprietário, embora alerte para riscos persistentes de desvio de segurança por desenvolvedores mal-intencionados.
O artigo apresenta o StreamWise, um sistema de serviço adaptativo e modular que viabiliza a geração em tempo real de podcasts multimodais em escala, otimizando o uso de hardware heterogêneo e gerenciando dinamicamente a qualidade e os recursos para equilibrar latência, custo e fidelidade.
Este artigo introduz o conceito de "colapso de ambiguidade" em modelos de linguagem, apresentando uma taxonomia dos riscos epistêmicos que surgem quando esses sistemas impõem resoluções únicas a termos ambíguos, e propõe princípios de mitigação para preservar a negociação humana de significados.
O artigo apresenta o MaCS (Margin and Consistency Supervision), um framework de regularização simples e agnóstico à arquitetura que, ao combinar uma penalidade de margem no espaço de logits com um regularizador de consistência, melhora significativamente a calibração e a robustez de modelos de visão computacional sem comprometer a precisão ou exigir alterações estruturais.
O artigo apresenta o Lexara, um kit de ferramentas centrado no usuário que facilita a avaliação de Modelos de Linguagem Grande para Análise Visual Conversacional, oferecendo casos de teste realistas, métricas interpretáveis para qualidade visual e linguística, e uma interface interativa que dispensa conhecimentos de programação.
Este trabalho apresenta uma análise de caixa branca do modelo EleutherAI/gpt-j-6B que demonstra, por meio de comparação de similaridade de cosseno no espaço de ativação, que suas representações internas de confiança alinham-se mais fortemente com o modelo socio-cognitivo de Castelfranchi do que com outras teorias humanas estabelecidas.
Este artigo propõe um modelo de ensemble que combina quatro fusões independentes de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Vision Transformers (ViTs) para superar limitações de arquiteturas individuais, alcançando alta precisão na classificação de imagens de sensoriamento remoto com uso eficiente de recursos computacionais.
O artigo apresenta o MACRO, um agente médico autônomo que evolui dinamicamente ao descobrir e sintetizar novas ferramentas compostas a partir de experiências passadas, superando a rigidez dos sistemas estáticos e melhorando a precisão e a generalização na interpretação de imagens médicas.
Este artigo apresenta uma avaliação prática das perspectivas internacionais sobre a integração responsável de sistemas de IA emergentes, como modelos fundamentais e agentes, na patologia computacional, analisando as capacidades atuais, os desafios de adoção e o contexto regulatório, econômico e técnico necessário para sua implementação clínica.
O artigo apresenta o JHCodec, um codec neural de áudio que utiliza uma perda de reconstrução de representação auto-supervisionada (SSRR) para alcançar estado da arte em inteligibilidade e baixa latência, permitindo uma arquitetura de streaming sem atraso (zero-lookahead) e treinamento eficiente em uma única GPU.