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Este artigo propõe uma Rede de Mascaramento Residual que combina redes residuais profundas com uma arquitetura do tipo Unet e um mecanismo de atenção para aprimorar o reconhecimento de expressões faciais, alcançando desempenho superior nos conjuntos de dados FER2013 e VEMO.
Este artigo apresenta uma abordagem sistemática de IA explicável (XAI) que transforma rastros de execução brutos de agentes de codificação em explicações estruturadas e acionáveis, demonstrando por meio de um estudo com usuários que essa metodologia acelera a identificação de falhas e aumenta a precisão das correções em comparação com explicações ad-hoc e rastros brutos.
O artigo apresenta o E-AdaPrune, um framework de poda adaptativa de tokens visuais para Modelos Visão-Linguagem que, ao determinar o orçamento de tokens com base no espectro de valores singulares das características visuais, preserva a energia espectral para alocar mais recursos a cenas densas em informação e menos a redundantes, melhorando o desempenho sem adicionar parâmetros aprendíveis.
Este artigo desenvolve modelos interpretáveis que integram traços psicológicos individuais e contextos situacionais inferidos a partir de dados de mídia social para prever o bem-estar, demonstrando que abordagens baseadas em teoria psicológica oferecem desempenho competitivo e maior transparência em comparação com embeddings de modelos de linguagem.
O artigo apresenta o DMM, um framework de fusão de modelos livre de dados que combina técnicas de fusão estável para modelos similares e refinamento guiado por dados sintéticos para integrar modelos divergentes, alcançando desempenho superior em cenários de aprendizado entre domínios.
O artigo apresenta o "Skeleton-to-Image Encoding" (S2I), uma nova representação que transforma sequências de esqueletos 3D em dados semelhantes a imagens, permitindo pela primeira vez o uso de modelos de visão pré-treinados em larga escala para aprendizado de representação auto-supervisionado e unificado de dados esqueléticos heterogêneos.
O artigo apresenta o ProCap, um novo framework que reformula a legendagem de mudanças ao modelar dinamicamente o procedimento de transformação entre imagens, utilizando um codificador treinado em quadros-chave e consultas aprendíveis para gerar descrições textuais que explicam não apenas o que mudou, mas também como ocorreu.
Este estudo propõe um sistema multiagente baseado em modelos de linguagem (LLM) que automatiza a avaliação de conceitos de novos produtos através de oito agentes virtuais especializados, demonstrando, em um estudo de caso, que suas classificações são consistentes com o julgamento de especialistas humanos.
Este relatório técnico descreve o desenvolvimento de um sistema de Inspeção Óptica Automatizada (AOI) baseado em arquiteturas de aprendizado profundo (YOLOv8, ResNet-152 e EfficientNet-b4) para detectar defeitos em instrumentos cirúrgicos fabricados no Paquistão, utilizando um conjunto de dados de 4.414 imagens e parcerias industriais para garantir a segurança do paciente e a qualidade do produto.
O artigo apresenta o TADPO, uma nova formulação de gradiente de política que combina trajetórias off-policy e on-policy para permitir a navegação em alta velocidade em terrenos off-road complexos, marcando a primeira implementação bem-sucedida de políticas baseadas em aprendizado por reforço em um veículo off-road em escala real com transferência zero-shot de simulação para a realidade.
O artigo apresenta o MM-ISTS, um framework multimodal que utiliza modelos de linguagem grandes (LLMs) de visão e texto para aprimorar a previsão de séries temporais amostradas irregularmente, integrando dados temporais, visuais e textuais por meio de um mecanismo de codificação em duas etapas e um módulo de alinhamento adaptativo para capturar padrões temporais complexos e contexto semântico.
Este artigo identifica e mitiga a "cegueira linguística" em modelos Visão-Linguagem-Ação (VLA), onde políticas robóticas ignoram instruções contraditórias em favor de pistas visuais, propondo o método IGAR, uma técnica de recalibração de atenção sem treinamento que restaura a fidelidade às instruções sem modificar a arquitetura do modelo.
O artigo apresenta o RepKAN, uma nova arquitetura que combina a eficiência das CNNs com o poder de representação não linear dos KANs para criar um modelo de classificação de imagens de sensoriamento remoto que é ao mesmo tempo de alto desempenho e fisicamente interpretável.
O artigo apresenta o MASFactory, um framework centrado em grafos para orquestrar sistemas multiagentes baseados em LLM, que introduz a "Vibe Graphing" para converter intenções em linguagem natural em fluxos de trabalho executáveis, além de oferecer componentes reutilizáveis, integração de contexto e visualização, validados em sete benchmarks públicos.
Este artigo propõe um framework de três etapas para desenvolver um agente conversacional de esclarecimento de intenções aumentado por recuperação que atue como mediador e guardião de coleções de dados sensíveis, definindo modelos de ataque, projetando defesas específicas e avaliando o equilíbrio entre proteção e utilidade do sistema.
Este estudo investiga as falhas de Modelos Visuais-Linguísticos (VLMs) em cenários de condução autónoma, identificando que, embora alguns conceitos visuais sejam linearmente codificados, outros dependem de estruturas espaciais implícitas, e que as falhas podem ser classificadas como perceptivas (ausência de codificação linear) ou cognitivas (falha no alinhamento semântico), sendo a capacidade de distinção linear degradada rapidamente com o aumento da distância do objeto.
O artigo apresenta o TempoSyncDiff, um framework de difusão latente baseado em distilação que utiliza um modelo professor-aluno e regularização temporal para gerar cabeças falantes acionadas por áudio com alta fidelidade, estabilidade temporal e baixa latência, viabilizando sua implementação em dispositivos de borda.
O artigo apresenta o PyPDDLEngine, um motor de simulação PDDL que permite que modelos de linguagem atuem como agentes de planejamento interativos, demonstrando que, embora essa abordagem agênica ofereça uma vantagem modesta de 3 pontos percentuais em relação ao planejamento direto de LLMs em problemas de Blocksworld, ela não supera os métodos simbólicos clássicos e revela limitações na capacidade de autoavaliação do agente sem feedback externo.
Este estudo avalia a eficácia de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) na correção automática de redações alemãs de nível A da Áustria com base em rubricas, concluindo que, embora os modelos consigam aplicar os critérios, sua baixa concordância com avaliadores humanos (32,8% nas notas finais) os torna inadequados para uso em ambientes reais de avaliação.
Este artigo apresenta uma nova família de semânticas graduais, denominadas "semânticas agregativas", para Quadros de Argumentação Bipolar Quantitativos (QBAF), que calculam a aceitabilidade de argumentos em três etapas distintas agregando separadamente atacantes e apoiadores, oferecendo assim maior parametrização e interpretabilidade em comparação com abordagens anteriores.