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Este artigo propõe um framework de evolução cognitiva de código aberto que permite que robôs autônomos adaptem dinamicamente seus mecanismos de pensamento, aprendizagem e interação em resposta a situações não vistas e mudanças ambientais, superando significativamente abordagens de estrutura fixa em sucesso de tarefas, segurança e eficiência.
Este artigo propõe um framework de detecção de mudanças em imagens de satélite não supervisionado que reformula um Campo Aleatório de Markov sensível ao contexto com vizinhanças de 8 conexões ponderadas como um problema QUBO, alcançando um desempenho competitivo no benchmark OSCD enquanto mantém a compatibilidade com futuras arquiteturas de recozimento quântico.
Este artigo introduz o "temporal probing", um teste de validade direta utilizando itens de dificuldade correspondente e posteriores ao corte para medir a contaminação de dados em benchmarks de LLMs em bengali, constatando que os modelos atuais no conjunto de dados BoolQ-bn não apresentam inflação significativa por memorização, apesar da prevalência de conjuntos de teste estáticos e traduzidos.
Este artigo avalia o "World 8", uma arquitetura de núcleo compartilhado experimental que desacopla a identidade lógica do ator de sessões transitórias para impor uma governança multiagente persistente, auditável e recuperável, demonstrando através de extensos testes que, embora o endurecimento genérico trate falhas comuns, o invólucro de governança específico é unicamente necessário para prevenir vulnerabilidades complexas de autorização e adulteração.
Este artigo apresenta o WVAB, um framework de visão assistiva sem fio assistido pelo hospedeiro que integra sensoriamento ESP32-CAM, transporte UDP e inferência YOLOv8n para alcançar uma navegação de baixa latência e consciente de riscos com orientação de áudio multilíngue, demonstrando uma latência de processamento de GPU de 78,6 ms e 91,5% de concordância do planejador em testes de protótipo, ao mesmo tempo em que reconhece limitações na validação clínica.
Este artigo apresenta o ChronosAttack, uma técnica adversária inovadora que manipula o tempo de resposta de ferramentas autênticas em agentes de LLM assíncronos para alterar resultados de decisão sem modificar o conteúdo, demonstrando que a própria ordem de resposta constitui uma superfície de ataque significativa em vários modelos.
Este artigo demonstra empiricamente que, embora o aumento da escala de parâmetros melhore o alinhamento de segurança em inglês, os modelos de pesos abertos permanecem significativamente mais vulneráveis a jailbreaks ao processar línguas de baixos recursos, como urdu e punjabi, devido à fragmentação da tokenização de scripts, revelando pontos cegos críticos de avaliação nos atuais benchmarks de segurança.
Este artigo investiga a relação entre métodos de seleção de características e de atribuição de características por meio de um levantamento abrangente e de um framework de avaliação unificado, visando esclarecer suas semelhanças, diferenças e pontos fortes únicos para preencher a lacuna entre esses dois campos de pesquisa.
Este artigo descreve um protocolo para o desenvolvimento e validação de um Modelo de Linguagem de Grande Escala localizado, ajustado com base em 3.000 registros históricos de anestesia do Hospital Istishari, para gerar planos de anestesia pré-operatórios que são avaliados em relação aos padrões de especialistas humanos para segurança e precisão em um "Teste de Turing Clínico" retrospectivo.
Este artigo propõe uma estrutura de esteganografia de imagem sem cobertura robusta que transmite dados de forma segura sem alterar a imagem portadora, ao combinar bits secretos com os bits mais significativos de segmentos de janela deslizante usando um mapa caótico de seno, alcançando, assim, alta resistência a diversas distorções e esteganálise, mantendo a invisibilidade perfeita.