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💻 ciência da computação

Delegation-Aware Runtime Contracts for Open LLM Multi-Agent Systems: Constraint Preservation, Capability Revocation, and State Recovery

Este artigo introduz o Delegation-Aware Runtime Contracts (DARC), um framework formal que trata a transferência de autoridade em sistemas multiagentes de LLM como um processo verificável por máquina para impor preservação de restrições, revogação de capacidades e recuperação de estado através de mediação determinística em tempo de execução, abordando, assim, os riscos de segurança de tratar a delegação como mero processamento de linguagem natural.

Vinay Bamil2026-08-13
💻 ciência da computação

Topology-Aware Structural Parsing of Hand-Drawn Diagrams via Learning-Aligned Decoding

Este artigo apresenta uma estrutura de duas passagens para o processamento de diagramas desenhados à mão que combina uma rede de evidência de grafo de múltiplas cabeças com um montador determinístico para preencher efetivamente a lacuna entre a evidência visual em nível de pixel e a recuperação estrutural precisa do grafo, alcançando alto desempenho na detecção de nós, rastreamento de conectores e reconstrução de links direcionados.

Hrishikesh Vichore, Mansi Radke, Praveen Kumar2026-08-13
💻 ciência da computação

Automating data splitting and hyper-parameters tuning in an Echo State Network-based model for Dynamic Aperture prediction

Este artigo investiga o impacto de diferentes estratégias de particionamento de dados no desempenho de Redes de Estado de Eco para a predição da Abertura Dinâmica em anéis de armazenamento de hádrons, explorando especificamente a automação do limite de divisão entre treinamento e teste usando a derivada de leis de escala analíticas derivadas do teorema de Nekhoroshev.

Quentin Bruant, Barbara Dalena, Massimo Giovannozzi, Maxime Casanova2026-08-13
💻 ciência da computação

Reliability-Weighted Spectral Allocation with Full Spectral Cores for Parameter-Efficient Visual Fine-Tuning

Este artigo propõe um método de alocação espectral ponderada por confiabilidade que determina automaticamente a contagem e as localizações de parâmetros específicos para cada tarefa usando evidência baseada em gradiente, permitindo o ajuste fino visual eficiente em parâmetros com núcleos espectrais completos que superam a sondagem linear enquanto não requer orçamentos de posto especificados pelo usuário.

Ba Ty Dang, Kim Huong Tran, Thi Uyen Nguyen2026-08-13
💻 ciência da computação

Eco-Conscious Master Production Scheduling Under Dual Uncertainty: A Hybrid Approach Using Machine Learning and Stochastic Optimization

Este artigo propõe uma estrutura híbrida de "predição e otimização" que integra modelos de aprendizado de máquina LSTM e LightGBM com otimização estocástica de dois estágios para permitir um escalonamento de produção ecoconsciente e de custo-benefício, que se adapta dinamicamente à volatilidade dos preços de energia e à demanda incerta, reduzindo, assim, os custos operacionais e as emissões de Escopo 2 ao mesmo tempo em que aproveita preços de eletricidade negativos.

Wiam ALAMI CHENTOUFI, Amine ZITOUNI, Abdellah El BARKANY2026-08-13
💻 ciência da computação

SFTeAST: Integrating Structure, Frequency and Temporal Signals for Temporal Knowledge Graph Completion

O artigo propõe o SFTeAST, um novo modelo de Completude de Grafo de Conhecimento Temporal que integra similaridade estrutural, codificação temporal de complexo espiral e filtragem de frequência histórica para inferir fatos ausentes de forma eficiente, ao mesmo tempo em que aumenta a generalização e reduz a interferência de ruído em cenários esparsos.

Baohua Qiang, Qingfan Deng, Hong Zheng, Shihao Zhang, Ruidong Chen, Haoran Chen, Shaoni Mao2026-08-13
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An open AI system for dermatology tasks

O artigo apresenta o UniDerm, um modelo de fundação dermatológica de código aberto treinado inteiramente com dados públicos por meio de uma nova abordagem de aprendizado contrastivo de denoising de supervisão que alcança precisão diagnóstica de nível especialista através de diversos tons de pele e benchmarks globais, oferecendo uma alternativa reprodutível e equitativa aos sistemas proprietários.

Hong-Yu Zhou, Linwei Chen, Lijun Liu, Ying Fu, Meng Tian, Zhishou Zhang, Hengfu Cui, Qiang Ju, Qianxi Li, Jungong Han, Y (…)2026-08-13
💻 ciência da computação

Can One Agent Restore Another? Multi-Agent Verification Through Independent Constraint Sources

Este estudo demonstra que, embora modelos de linguagem maiores possam se recuperar independentemente de instruções conflitantes, um agente acoplado menor consegue restaurar o comportamento de um parceiro perturbado apenas quando o histórico do parceiro carece da instrução conflitante, fornecendo evidências de que a confiabilidade distribuída em sistemas multiagentes advém de fontes de restrição parcialmente independentes, em vez de mero volume de geração.

Simin Yuan2026-08-13
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From Human Approval to Current Authority: Adaptive Runtime Governance at the Execution Boundary of AI-Enabled Organizational Workflows

Este estudo propõe a Governança Adaptativa em Tempo de Execução (ARG) como um framework para abordar a lacuna ética entre as aprovações humanas registradas e a autoridade de execução atual em fluxos de trabalho de IA, demonstrando, por meio de um protótipo determinístico, que a revalidação da autorização e das condições de política imediatamente antes da execução pode tecnicamente impor autoridade humana atribuível.

Maria Kollia2026-08-13
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Ethical Field Theory: Computational Foundations and Philosophical Extensions

Este artigo apresenta a Teoria de Campo Ético (EFT) como um arcabouço matemático unificado para o alinhamento de IA que modela a regulação ética como um sistema dinâmico contínuo governado por equações de campo não lineares, enquanto simultaneamente une a computação formal a seis tradições filosóficas e estabelece sete previsões testáveis para validar seu rigor científico sem confundir analogia matemática com realidade física.

Ali Moslemi Tabrizi2026-08-13