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Class Visualizations and Activation Atlases for Enhancing Interpretability in Deep Learning-Based Computational Pathology

Este artigo avalia sistematicamente visualizações de classe e atlas de ativação em modelos baseados em transformadores para patologia computacional, demonstrando que, embora essas técnicas revelem estruturas morfológicas coerentes em níveis de tecido e grupos amplos de câncer, sua eficácia diminui em subclasses sobrepostas, refletindo a complexidade intrínseca das representações aprendidas e a variabilidade entre especialistas.

Marco Gustav, Fabian Wolf, Christina Glasner, Nic G. Reitsam, Stefan Schulz, Kira Aschenbroich, Bruno Märkl, Sebastian Foersch, Jakob Nikolas Kather2026-03-10💻 cs

Learning to Rank the Initial Branching Order of SAT Solvers

O artigo investiga o uso de redes neurais gráficas para prever ordens de ramificação iniciais em solucionadores SAT baseados em CDCL, demonstrando acelerações significativas em instâncias aleatórias e pseudo-industriais, embora o desempenho seja limitado em problemas industriais complexos devido à rápida sobrescrita das heurísticas dinâmicas do solucionador.

Arvid Eriksson (KTH Royal Institute of Technology), Gabriel Poesia (Kempner Institute at Harvard University), Roman Bresson (Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence), Karl Henrik Johansson (KTH Royal Institute of Technology), David Broman (KTH Royal Institute of Technology)2026-03-10💻 cs

Retrieving Minimal and Sufficient Reasoning Subgraphs with Graph Foundation Models for Path-aware GraphRAG

O artigo apresenta o GFM-Retriever, um método que utiliza um Modelo Fundacional de Grafos pré-treinado e um seletor de subgrafos baseado no Princípio do Gargalo de Informação para recuperar, de forma eficiente e sem rótulos, subgrafos mínimos e suficientes que fornecem evidências estruturadas para raciocínio multi-hop em cenários de GraphRAG.

Haonan Yuan, Qingyun Sun, Junhua Shi, Mingjun Liu, Jiaqi Yuan, Ziwei Zhang, Xingcheng Fu, Jianxin Li2026-03-10💻 cs

From State Changes to Creative Decisions: Documenting and Interpreting Traces Across Creative Domains

Este artigo propõe três abordagens complementares para superar as limitações das ferramentas atuais na documentação de atividades criativas, que frequentemente perdem a estrutura de exploração não linear, a intenção representacional e os limites de interação, ao apresentar interfaces baseadas em nós para gestão de artefatos de IA generativa, um vocabulário de sinais visuais para autoria de visualizações e um modelo de programação que incorpora histórias semânticas diretamente no estado de interação.

Xiaohan Peng, Sotiris Piliouras, Carl Abou Saada Nujaim2026-03-10💻 cs

Student Preferences for Online Interaction Platforms in Blended Learning: A Mixed-Methods Study

Este estudo de métodos mistos realizado em uma universidade ganesa revela que os alunos preferem plataformas de mensagens instantâneas, como WhatsApp e Telegram, em vez de sistemas institucionais de gestão de aprendizagem, devido à sua conveniência, familiaridade e capacidade de interação em tempo real, destacando a necessidade de alinhar as estratégias digitais educacionais com os hábitos digitais dos estudantes.

Lois Fajuyigbe, Kaisu Mumuni, Felix Nti Koranteng2026-03-10💻 cs

Governance Architecture for Autonomous Agent Systems: Threats, Framework, and Engineering Practice

Este trabalho propõe a Arquitetura de Governança em Camadas (LGA), um framework de quatro níveis que integra sandboxing, verificação de intenção, autorização de confiança zero e auditoria imutável para mitigar vulnerabilidades de execução em agentes autônomos, demonstrando experimentalmente sua eficácia na interceptação de ameaças com baixa latência e alta precisão.

Yuxu Ge2026-03-10💻 cs

Re2\textbf{Re}^{2}: Unlocking LLM Reasoning via Reinforcement Learning with Re-solving

O artigo apresenta o método Re², que utiliza aprendizado por reforço para ensinar modelos de linguagem a abandonar caminhos de raciocínio improdutivos e reiniciar a solução, superando a ineficiência do "overthinking" e alcançando ganhos significativos de desempenho em comparação com o treinamento padrão de RLVR.

Pinzheng Wang, Shuli Xu, Juntao Li, Yu Luo, Dong Li, Jianye Hao, Min Zhang2026-03-10💻 cs

Vision-Guided MPPI for Agile Drone Racing: Navigating Arbitrary Gate Poses via Neural Signed Distance Fields

Este artigo apresenta um quadro de controle ótimo totalmente embarcado e guiado por visão, que utiliza um campo neural de distância assinada (Gate-SDF) integrado a um controlador MPPI para permitir que drones raceiros naveguem de forma ágil e robusta através de portões arbitrários em tempo real, sem depender de trajetórias pré-computadas ou estimativas explícitas de pose.

Fangguo Zhao, Hanbing Zhang, Zhouheng Li, Xin Guan, Shuo Li2026-03-10💻 cs

Exploring the Drivers of Information Security Policy Compliance Among Contingent Employees: A Social, Deterrent, and Involvement-Based Approach

Este estudo, baseado em dados de universidades de Gana e analisado via PLS-SEM, demonstra que normas subjetivas, dissuasão e mecanismos de envolvimento, especialmente o compartilhamento de conhecimento, moldam significativamente a atitude de funcionários contingentes em relação às políticas de segurança da informação, influenciando diretamente suas intenções de conformidade.

Vasty A. Adomako, Kaisu Mumuni, Eugene M. Akoto, Felix N. Koranteng2026-03-10💻 cs

A Miniature Brain Transformer: Thalamic Gating, Hippocampal Lateralization, Amygdaloid Salience, and Prefrontal Working Memory in Attention-Coupled Latent Memory

Este artigo apresenta uma arquitetura de transformador miniatura inspirada no cérebro que demonstra, através de ablações, que a lateralização funcional dos bancos hipocampais depende criticamente da sinergia entre um buffer de memória de trabalho pré-frontal e acoplamento inibitório, revelando uma transição de fase descontínua onde o contexto de trabalho atua como quebra de simetria necessária para o surgimento da especialização hemisférica.

Hong Jeong2026-03-10💻 cs

A Hybrid LTR-based System via Social Context Embedding for Recommending Solutions of Software Bugs in Developer Communities

Este artigo propõe um sistema híbrido de recomendação baseado em *Learning-to-Rank* e incorporação de contexto social, que utiliza técnicas de mineração de texto e aprendizado profundo em dados do Stack Overflow para auxiliar desenvolvedores a encontrar soluções para bugs de software, alcançando uma precisão de aproximadamente 78% ao sugerir as 10 melhores respostas.

Fouzi Harrag, Mokdad Khemliche2026-03-10💻 cs

Reinforcement Learning for Vehicle-to-Grid Voltage Regulation: Single-Hub to Multi-Hub Coordination with Battery-Aware Constraints

Este artigo apresenta um framework de coordenação Vehicle-to-Grid (V2G) baseado em aprendizado por reforço que utiliza o algoritmo Soft Actor-Critic para regular a tensão em sistemas de carregamento de um ou múltiplos hubs, respeitando restrições de bateria e demonstrando, através de simulações no sistema IEEE 34-bus, uma recuperação de tensão robusta e priorização da disponibilidade da frota em cenários de sobrecarga.

Jingbo Wang, Roshni Anna Jacob, Harshal D. Kaushik, Jie Zhang2026-03-10💻 cs

FabricGen: Microstructure-Aware Woven Fabric Generation

O artigo apresenta o FabricGen, um framework end-to-end que gera materiais de tecidos realistas a partir de descrições textuais, decompondo o processo na criação de texturas macro-escalares via modelos de difusão e na síntese de padrões de tecelagem micro-escalares guiados por um modelo de linguagem especializado (WeavingLLM) que respeita os princípios da tecelagem.

Yingjie Tang, Di Luo, Zixiong Wang, Xiaoli Ling, jian Yang, Beibei Wang2026-03-10💻 cs