2026 artigos
O artigo apresenta o VeriTrail, o primeiro método de detecção de alucinações em domínio fechado que oferece rastreabilidade para identificar a origem e a evolução de conteúdo não fundamentado em processos de geração única e múltipla, validado por novos conjuntos de dados com anotações humanas e resultados superiores às abordagens existentes.
O artigo apresenta o RedTeamCUA, um novo framework de teste adversarial e o benchmark RTC-Bench para avaliar a vulnerabilidade de agentes de uso de computador (CUAs) a injeções de prompt indiretas em ambientes híbridos web-sistema operacional, revelando riscos de segurança significativos mesmo nos modelos mais avançados.
Este trabalho apresenta o CityLens, um benchmark abrangente que avalia a capacidade de Modelos Grandes de Visão e Linguagem (LVLMs) em prever indicadores socioeconômicos urbanos a partir de imagens de satélite e de rua em 17 cidades globais, revelando tanto o potencial quanto as limitações atuais desses modelos para o planejamento urbano sustentável.
O artigo apresenta o OmniSpatial, um benchmark abrangente baseado na psicologia cognitiva com mais de 8.400 pares de perguntas e respostas para avaliar e melhorar o raciocínio espacial de modelos de visão e linguagem, demonstrando suas limitações atuais e propondo estratégias como PointGraph e SpatialCoT para superá-las.
O artigo propõe uma abordagem de meta-aprendizado chamada "Meta-Adaptive Prompt Distillation" que supera as limitações da aprendizagem em contexto (ICL) em Modelos Multimodais Grandes (LMMs) ao distilar características visuais relevantes em prompts suaves adaptáveis, alcançando desempenho superior em tarefas de Visual Question Answering com poucos exemplos.
O artigo apresenta o VINCIE, um modelo baseado em transformador de difusão treinado exclusivamente em vídeos que, ao aprender diretamente de sequências multimodais anotadas, alcança resultados state-of-the-art em edição de imagens em contexto e demonstra capacidades promissoras em composição de conceitos, geração de histórias e edição em cadeia.
Este trabalho apresenta o FAME, um framework de aprendizado multimodal que pondera as diferentes modalidades de Registros Eletrônicos de Saúde (EHR) com base em sua contribuição para a justiça, utilizando uma função de perda combinada e o Índice de Disparidade na Distribuição de Erros (EDDI) para otimizar simultaneamente o desempenho preditivo e a equidade entre subgrupos de pacientes.
Este artigo apresenta o LA-CDM, um agente de linguagem baseado em aprendizado por reforço e supervisionado que simula o processo cíclico de tomada de decisão clínica ao gerar hipóteses, estimar incertezas e solicitar testes relevantes para melhorar o diagnóstico e a eficiência, demonstrando resultados superiores em um conjunto de dados real de doenças abdominais.
O artigo apresenta o AgentSynth, um pipeline escalável e de baixo custo que gera automaticamente mais de 6.000 tarefas realistas e de alta qualidade para agentes de uso geral de computadores, permitindo modular a complexidade das tarefas e superando a eficiência da anotação humana.
O artigo apresenta o GenRecal, um framework de distilação geral para modelos visão-linguagem que utiliza um recalibrador para alinhar representações entre arquiteturas heterogêneas, permitindo a transferência eficaz de conhecimento de modelos grandes para pequenos e superando o desempenho de sistemas de grande escala em diversos benchmarks.
O artigo apresenta o OJBench, um novo benchmark desafiador composto por 232 problemas de competições de programação (NOI e ICPC) para avaliar a capacidade de raciocínio em código de nível competitivo de modelos de linguagem, revelando que mesmo os modelos mais avançados atuais enfrentam dificuldades significativas nesses cenários.
Este artigo propõe um framework teórico de decomposição de ruído para analisar os modos de falha em tarefas de contexto longo com LLMs, demonstrando que estratégias de divisão e agregação (chunking) podem superar modelos mais avançados em processamento único ao gerenciar eficazmente a dependência entre partes, a confusão do modelo e a integração de resultados.
O artigo apresenta o LongWriter-Zero, um modelo de linguagem treinado exclusivamente por meio de aprendizado por reforço a partir de um modelo base, que supera métodos tradicionais de ajuste fino supervisionado e modelos maiores na geração de textos ultra-longos de alta qualidade, eliminando a necessidade de dados sintéticos ou anotados.
Este trabalho apresenta o TTSDS2, uma métrica aprimorada que supera todas as outras 15 comparadas ao correlacionar-se consistentemente com avaliações subjetivas em diversos domínios e idiomas, além de disponibilizar recursos abrangentes, incluindo um conjunto de dados com mais de 11.000 avaliações, um pipeline para evitar vazamento de dados e um benchmark atualizado para 14 idiomas.
O estudo conclui que, embora o Pós-Treinamento com Reforço (RPT) traga ganhos substanciais em tarefas semelhantes aos dados de ajuste fino, essas melhorias generalizam-se de forma inconsistente e podem desaparecer em domínios com padrões de raciocínio diferentes.
Este artigo demonstra que modelos cognitivos podem ser utilizados para revelar e analisar sistematicamente as compensações de valores em modelos de linguagem, permitindo diagnosticar comportamentos sociais e compreender como fatores como o esforço de raciocínio, prompts e o treinamento pós-inicial influenciam a alinhamento desses sistemas.
O artigo apresenta o DAPFAM, um novo conjunto de dados de nível familiar para patentes com divisões explícitas de domínio que revela uma lacuna significativa de desempenho na recuperação de arte anterior entre domínios diferentes, servindo como um teste reprodutível para o desenvolvimento de sistemas de recuperação de patentes mais robustos.
O artigo apresenta o XISM, uma ferramenta interativa que combina inferência orientada por dados e conhecimento especializado para gerar e refinar mapas semânticos, oferecendo uma abordagem colaborativa que equilibra escalabilidade e interpretabilidade na linguística tipológica.
O artigo apresenta o FrugalRAG, um framework de dois estágios que utiliza aprendizado por reforço para treinar modelos de linguagem pequenos na adaptação dinâmica do número de etapas de recuperação com base na dificuldade da pergunta, alcançando um equilíbrio superior entre precisão e eficiência em tarefas de resposta a perguntas de múltiplas etapas com poucos dados de treinamento.
Este artigo propõe o SASFT, um método de ajuste fino supervisionado guiado por autoencoders esparsos que mitiga a alternância de código inesperada em Grandes Modelos de Linguagem ao regular os valores de pré-ativação das características linguísticas, reduzindo esse problema em mais de 50% sem comprometer o desempenho multilíngue.