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O artigo apresenta o RePO, um novo método de otimização que combina aprendizado por reforço para explorar novas moléculas com orientação supervisionada baseada em referências para estabilizar o treinamento, superando abordagens tradicionais de ajuste fino e aprendizado por reforço em tarefas de otimização molecular guiada por LLMs.
O artigo apresenta o LUMINA, um framework de exploração arquitetônica de GPUs orientado por LLMs que utiliza análise de gargalos e regras auto-corrigidas para identificar designs superiores ao A100 com eficiência 17,5 vezes maior que métodos baseados em aprendizado de máquina, reduzindo drasticamente o custo de busca em espaços de design complexos.
O artigo apresenta o ProEvolve, um framework baseado em grafos que torna a evolução de ambientes programável para superar as limitações de benchmarks estáticos e avaliar de forma mais realista a adaptabilidade de agentes LLM a dinâmicas do mundo real.
O artigo apresenta o CORE-Seg, um framework end-to-end que integra raciocínio e segmentação médica via aprendizado por reforço e uma nova base de dados de raciocínio (ComLesion-14K), alcançando resultados state-of-the-art na segmentação de lesões complexas ao superar os limites de modelos tradicionais e de linguagem multimodal.
O artigo apresenta o DeepFact, um framework que introduz o método de "Auditoria e Pontuação" (AtS) para criar benchmarks evolutivos e agentes de verificação mais robustos, superando as limitações das abordagens estáticas ao permitir a revisão colaborativa de rótulos e alcançando alta precisão na verificação de fatos em relatórios de pesquisa profunda.
Este artigo apresenta um modelo integrado que combina uma arquitetura de transformador de nós com análise de sentimento baseada em BERT para prever preços de ações, demonstrando superioridade sobre métodos tradicionais como ARIMA e LSTM ao capturar dependências cruzadas e dinâmicas de mercado, alcançando uma precisão de 0,80% de erro médio absoluto percentual em previsões de um dia.
O artigo apresenta o BlackMirror, um framework de detecção de backdoors em modelos de texto-para-imagem em cenários de caixa-preta que identifica manipulações semânticas parciais estáveis através de um processo de alinhamento instrução-resposta e verificação de estabilidade, superando as limitações de métodos baseados apenas em similaridade visual.
O artigo propõe o RAC (Rectified Flow Auto Coder), um modelo que substitui os VAEs tradicionais utilizando um fluxo retificado para permitir inferência bidirecional, refinamento passo a passo e correção de variáveis latentes, superando os melhores modelos existentes em qualidade de reconstrução e geração com cerca de 70% menos custo computacional.
Este trabalho demonstra que abordar a falácia ecológica ao modelar o contexto linguístico do autor, seja através de pré-treinamento HuLM ou de ajuste fino (HuFT) com QLoRA em um modelo Llama de 8B, resulta em melhor desempenho em diversas tarefas downstream em comparação com métodos padrão.
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.