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O artigo apresenta o Arbiter, um framework que combina regras de avaliação formal e varredura com múltiplos modelos de linguagem para detectar padrões de interferência em prompts de sistema de agentes de codificação, revelando vulnerabilidades críticas em ferramentas de grandes empresas e demonstrando que a arquitetura do prompt influencia o tipo de falha, mas não sua gravidade.
Este estudo caracteriza sistematicamente o cenário de ameaças dos sistemas multiagentes (MAS) e avalia quantitativamente 16 frameworks de segurança, revelando que nenhum deles oferece cobertura majoritária para as categorias de risco identificadas, com destaque para a lacuna crítica em não determinismo e vazamento de dados.
Este artigo analisa a disparidade de gênero em modelos de detecção de deepfakes de áudio, demonstrando que métricas de justiça revelam desigualdades ocultas nas taxas de erro que as métricas tradicionais agregadas não capturam, destacando a necessidade de avaliações equitativas para sistemas mais robustos.
Este trabalho apresenta o algoritmo CMA-ES-IG, que melhora a aprendizagem de preferências de usuários não especialistas em robótica ao incorporar considerações de experiência do usuário na geração de consultas, resultando em maior escalabilidade, robustez a ruídos e preferência dos usuários em comparação com métodos existentes.
O artigo apresenta o Meissa, um modelo de linguagem multimodal médico leve de 4 bilhões de parâmetros que, ao ser treinado offline com trajetórias estruturadas, supera ou iguala agentes proprietários de ponta em diversos benchmarks médicos, oferecendo uma solução de baixo custo, baixa latência e privacidade garantida para ambientes clínicos.
O artigo propõe a fenomenologia da IA como um quadro de pesquisa que, ao priorizar as percepções de primeira pessoa e a evolução temporal da interação humano-IA, oferece ferramentas metodológicas e conceitos de design para capturar a complexidade da experiência humana com sistemas de IA além das métricas tradicionais de desempenho.
O artigo apresenta o MEMO, um framework de auto-jogo que combina retenção de memória e exploração para otimizar o contexto de inferência em modelos de linguagem, reduzindo a variabilidade e aumentando significativamente as taxas de vitória em jogos multiagente de múltiplas rodadas.
O artigo apresenta o Pichay, um sistema de paginação sob demanda que trata o contexto de modelos de linguagem como uma hierarquia de memória virtual, reduzindo drasticamente o consumo de recursos ao evitarem conteúdo obsoleto e recuperando-o automaticamente quando necessário, demonstrando que problemas como limites de contexto e degradação de atenção são essencialmente questões de gerenciamento de memória.
Este artigo apresenta um pipeline automatizado que utiliza Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para detectar e analisar as causas raiz de testes flutuantes em software quântico, expandindo um conjunto de dados existente e demonstrando que o modelo Google Gemini alcança alta precisão na classificação e identificação de falhas.
O artigo apresenta o PlayWorld, um pipeline autônomo e escalável que treina simuladores de mundo de vídeo de alta fidelidade a partir de interações não supervisionadas de robôs, superando as limitações de dados humanos para prever interações físicas complexas e melhorar significativamente o desempenho de políticas de aprendizado por reforço no mundo real.
O artigo apresenta o WS-Net, uma nova estrutura de aprendizado profundo para desmistificação hiperespectral que combina modelagem de espaço de estados (Mamba) e atenção a sinais fracos para superar a colapso de respostas espectrais fracas, alcançando reduções significativas nos erros de estimativa de abundância em comparação com métodos existentes.
Este artigo propõe uma ferramenta conservadora para avaliar a identidade de agentes de modelos de linguagem, utilizando a Teoria da Pilha para distinguir entre a mera capacidade de falar como um "eu" estável e a organização real de uma consciência persistente, separando a ocorrência de elementos dentro de uma janela de avaliação da sua co-instantiação em um único passo objetivo.
O artigo apresenta o EPOCH, um protocolo de engenharia que organiza a otimização de sistemas autônomos em fases de construção de baseline e melhoria iterativa, estruturando cada rodada em estágios com restrições de função e interfaces padronizadas para garantir estabilidade, reprodutibilidade e rastreabilidade em ambientes heterogêneos.
O artigo apresenta o "Sentinel", um agente de IA autônomo que supera os médicos individuais na triagem de sinais vitais de monitoramento remoto de pacientes, alcançando alta sensibilidade e consistência a um custo mínimo, o que resolve o problema de escalabilidade que limitou estudos clínicos anteriores.
O artigo propõe o Sim2Act, um framework robusto de aprendizado de simulação para decisão que utiliza calibração adversarial e perturbação relativa a grupos para alinhar a fidelidade da simulação com o impacto das decisões e estabilizar políticas em ambientes incertos, superando as limitações de abordagens existentes em domínios críticos como cadeias de suprimentos.
Este artigo apresenta o Doki, uma interface nativa de texto para a criação de vídeos generativos que permite aos usuários definir ativos, estruturar cenas e editar conteúdo diretamente em documentos de texto, validando sua acessibilidade e eficácia através de um estudo de implantação com participantes de diversos níveis de experiência.
O artigo apresenta o GST-VLA, um modelo de Visão-Linguagem-Ação que introduz um Tokenizador Espacial Gaussiano para representar observações visuais como primitivas 3D estruturadas e um raciocínio de Cadeia de Pensamento Consciente de Profundidade, alcançando desempenho superior em tarefas de robótica que exigem precisão geométrica.
Este estudo demonstra que a integração de scores de sentimento derivados de notícias em inglês e chinês, extraídos por modelos de linguagem (LLMs) ajustados como o Qwen3, com dados tabulares tradicionais, melhora significativamente a previsão de preços do alumínio e o desempenho econômico em mercados voláteis, superando modelos base apenas em dados numéricos.
Este artigo propõe um quadro unificado de modelos de mundo latente para a condução autónoma, estabelecendo uma taxonomia abrangente, identificando cinco mecanismos internos críticos, definindo métricas de avaliação de ciclo fechado e delineando desafios futuros para garantir sistemas robustos, generalizáveis e eficientes.
Este artigo propõe um framework baseado em transformers para a recuperação de casos de câncer de pele combinando imagens e texto, que alinha representações globais e locais para melhorar a precisão na identificação de lesões clínicas relevantes.