💻 Category

cs

3855 artigos

💻 ciência da computação

Condence, Calibration, and Abstention in Small Open-Weight Language Models on Psychiatric Knowledge Questions: A Cross-Domain Replication

Este estudo piloto demonstra que modelos de linguagem pequenos e de pesos abertos aplicados a questões de conhecimento psiquiátrico exibem uma calibração de confiança deficiente, classificações de precisão dependentes do domínio e que instruí-los a abster-se de responder frequentemente degrada em vez de melhorar o desempenho quando avaliados com estatísticas pareadas rigorosas.

Kunal Dhanda2026-09-15
💻 ciência da computação

Collective Epistemic Network Framework with Adaptive Field Control: Stability and Robustness in Adversarial Multi-Agent Systems

Este estudo introduz o Collective Epistemic Network Framework (CENF), um modelo computacional que integra controle de campo adaptativo e plasticidade de confiança, o qual demonstra melhorias significativas na precisão e estabilidade do consenso contra ataques adversários em redes sintéticas de múltiplos agentes, estabelecendo simultaneamente garantias formais de convergência sob condições de projeto específicas.

Ali Moslemi Tabrizi2026-09-15
💻 ciência da computação

Accuracy and Deployability of Deep Neural Networks for Human Action Recognition: A Six-Axis Survey and Controlled Benchmark

Este artigo apresenta um levantamento de seis eixos e um benchmark controlado demonstrando que, embora redes neurais profundas como R3D-18, R(2+1)D-18 e MC3-18 alcancem alta precisão no reconhecimento de ações humanas, a implantação prática exige o equilíbrio entre o desempenho de reconhecimento e a eficiência computacional, a robustez temporal e as restrições de recursos, em vez de depender apenas da precisão.

Nousheen Taj2026-09-15
💻 ciência da computação

Label-Efficient Transfer Learning for Human Action Recognition Using Pretrained VideoMAE

Este estudo demonstra que um codificador VideoMAE pré-treinado e congelado, combinado com um classificador linear leve, possibilita um reconhecimento de ações humanas altamente eficiente em termos de rótulos, alcançando um forte desempenho nos benchmarks UCF101 e HMDB51 com anotações mínimas, enquanto mantém uma otimização estável e o uso constante de recursos computacionais.

Nousheen Taj2026-09-15
💻 ciência da computação

Token Probability Beats Verbalized Condence for Error Detection in Small Open-Weight Language Models: A Medical and Psychiatric Benchmark Study

Este estudo piloto demonstra que para modelos de linguagem de pesos abertos pequenos (1,2B–9,2B de parâmetros) aplicados a tarefas médicas e psiquiátricas, extrair as probabilidades internas de tokens é um método significativamente mais confiável para detecção de erros do que confiar na confiança expressa verbalmente pelos modelos, particularmente para os menores modelos, onde a confiança verbalizada apresenta desempenho em níveis de acaso.

Kunal Dhanda2026-09-15
💻 ciência da computação

HRT-LI: Certified Rank Transport for Dynamic Learned Index over Hierarchical String Keys

Este artigo apresenta o HRT-LI, um índice aprendido dinâmico certificado para chaves de strings hierárquicas que mantém garantias estritas de erro de ranking ao acoplar um modelo preditivo congelado com um mecanismo de correção baseado em livro-razão, validado por meio de extensos experimentos em centenas de milhões de strings do mundo real.

Prathmesh Sayal, Kshiraja Nelapati2026-09-15
💻 ciência da computação

Does a Safety-Priming Instruction Reduce Risk-Fact Omission in Psychiatric Note Summarization? A Synthetic-Vignette Study of Small Open-Weight Language Models

Este estudo de vinheta sintética demonstra que, embora a adição de uma instrução de indução de segurança a pequenos modelos de linguagem de pesos abertos possa reduzir significativamente a omissão de fatores de risco críticos na sumarização de notas psiquiátricas para alguns modelos, isso frequentemente cria um compromisso ao aumentar a omissão de detalhes clínicos rotineiros, sugerindo que tais intervenções de segurança devem ser validadas por modelo em vez de assumidas como universalmente eficazes.

Kunal Dhanda2026-09-15
💻 ciência da computação

Not Letting Proofs Die: xLaDe, a Lean 4 Ecosystem Framework

Este artigo apresenta o xLaDe, um framework para o ecossistema Lean 4 projetado para garantir a reprodutibilidade e a sustentabilidade de longo prazo da matemática formalizada ao registrar metadados da cadeia de ferramentas e gerenciar ambientes experimentais sem modificar o código-fonte, abordando, assim, os desafios impostos pela rápida evolução da linguagem.

Lakshit Singh Bisht, Deepak Pandey, Manpreet Sahoo, Thota Siva2026-09-15