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💻 ciência da computação

Before Reading a "Neither" or a "Both": Calibrating Bilateral Probes of Paracomplete and Paraconsistent Behaviour in Language Models

Este artigo propõe um protocolo de calibração para distinguir o raciocínio paracompleto ou paraconsistente genuíno em modelos de linguagem de ruído aleatório, constatando que, embora vários modelos exibam lacunas significativas de valor de verdade em afirmações conhecidas, apenas o comportamento de um modelo é confiável o suficiente para ser interpretado, revelando que leituras não calibradas do paradoxo do mentiroso podem ser atribuídas de forma enganosa ao dialeteísmo ou a lacunas kripkeanas.

Maikel Leyva2026-09-28
💻 ciência da computação

Control Assimilation in Agentic AI: Formal Human Authority Persists as Operational Access to Control Becomes Technically Mediated

Através de uma síntese de evidências em nível de arquitetura de 17 sistemas de IA agêntica, este estudo revela que, embora a autoridade humana formal frequentemente persista, o controle operacional é frequentemente mediado tecnicamente, uma condição estrutural que os autores denominam "Assimilação de Controle".

Christian Jörg Rustenbach, Christoph Salewski, Annika Kral, Stefan Reichert2026-09-28
💻 ciência da computação

A Node-by-Node White-Box Walkthrough of a Quantized Hybrid Gated DeltaNet Language Model: Instrument Calibration and the Information Trajectory from Embedding to Output

Este artigo apresenta uma análise de caixa branca nó a nó de um modelo de linguagem híbrido Gated DeltaNet quantizado utilizando um mecanismo de inferência personalizado e totalmente instrumentado, demonstrando sua calibração em relação a implementações padrão e fornecendo observações reprodutíveis, passo a passo, do fluxo de informação desde o embedding de entrada até o token de saída, ao mesmo tempo em que identifica questões em aberto na interseção entre a teoria de redes neurais e outros campos científicos.

Wenlong Li2026-09-28
💻 ciência da computação

Category-Conditioned Web Exposure Tracks Brand Presence in ChatGPT Fanout Queries

Este estudo revela que a seleção de marcas pelo ChatGPT para consultas iniciais de expansão de busca na web é impulsionada por um processo de classificação limitado, influenciado pela presença na web específica de cada categoria, em vez de mera reconhecimento de marca, conforme evidenciado pelo fato de que marcas bem conhecidas são frequentemente omitidas, apesar de serem conhecidas pelo modelo.

Antony Deroshan2026-09-28
💻 ciência da computação

Attenuation, Not Amplification: Measuring Indirect Prompt Injection Propagation and Containment in Multi-Agent LLM Delegation Chains

Este estudo demonstra que, em cadeias de delegação de LLM multiagente, os riscos de injeção indireta de prompt atenuam-se em vez de se amplificarem com o aumento da profundidade, uma vez que as taxas de propagação declinam significamente através dos saltos e são governadas primordialmente pelas características de retenção do modelo por salto, em vez do comprimento da cadeia.

SAKIB MOSTAKIM BHUIYAN2026-09-28
💻 ciência da computação

Ethics in Online Software Experimentation: A Body of Knowledge and the Cactus Model

Este artigo aborda os desafios éticos da experimentação de software online ao estabelecer um corpo de conhecimento abrangente composto por 16 fatores, 48 questões e 53 soluções, e ao introduzir o Modelo Cactus para orientar especialistas na identificação de preocupações éticas, no raciocínio sobre compensações e na justificativa de decisões durante o planejamento de experimentos.

Milene Elizabeth Rigolin Ferreira Lopes, Breno Bernard Nicolau de França2026-09-28✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

PAK: A Survey-Grounded Synthetic Persona Dataset of the Korean Cultural Arts Workforce

Este artigo apresenta o PAK, o primeiro conjunto de dados de personas sintéticas da força de trabalho das artes e cultura coreanas, composto por 30.000 personas estatisticamente fundamentadas reconstruídas a partir do Levantamento de Artistas Coreanos de 2024 usando ajuste proporcional iterativo, juntamente com uma avaliação abrangente de sua precisão de distribuição e qualidade narrativa.

Joonhyung Bae2026-09-28
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Machine Learning-Based Classification of Epileptic Seizure Activity from EEG Signals: A Comparative Study of Ensemble Methods and Class-Imbalance Mitigation Strategies

Este estudo demonstra que métodos de aprendizado de máquina de conjunto, particularmente o XGBoost e classificadores de votação aprimorados com SMOTE, alcançam alta precisão (até 98,19%) e melhor recall de convulsões na classificação de sinais de EEG, ao mesmo tempo em que destacam a importância crítica da integridade dos dados por meio da correção de um erro de proveniência de conjunto de dados.

Vinayak Pandya, Harshwardhansinh Chauhan, Krushal Gohil, Dharmendra Chavda, Rocky Upadhyay2026-09-26
💻 ciência da computação

MedConclusion: A Benchmark for Biomedical Conclusion Generation from Structured Abstracts

O artigo apresenta o MedConclusion, um conjunto de dados de grande escala com 5,7 milhões de resumos biomédicos estruturados, projetado para testar e avançar na avaliação da capacidade de modelos de linguagem de grande escala de gerar conclusões científicas a partir de evidências estruturadas.

Mengyu Wang, Weiyue Li, Ruizhi Qian, Yi Li, Yongce Li, Yunfan Long, Jiahui Cai, Yan Luo2026-09-25