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💻 ciência da computação

Testing Whether Internal Backdoor Precursors Precede Behavior: A Causal, Power-Matched Protocol

Este artigo propõe um protocolo causal e de correspondência de potência para testar rigorosamente se precursores internos de backdoor precedem o comportamento malicioso observável, comparando um modelo envenenado contra uma condição nula correspondente usando detectores estatisticamente corrigidos e temporalmente alinhados para evitar falsos positivos decorrentes de múltiplos testes e fatores de confusão.

Zuo Yuchen2026-08-06
💻 ciência da computação

Testing History Dependence Between In-Context and In-Weights Learning

Este estudo demonstra que, embora a ordem do treinamento (aproximar-se de uma mistura equilibrada a partir de diferentes direções) crie uma diferença transitória e mensurável na força dos mecanismos de aprendizado em contexto versus em pesos, isso não resulta em histerese persistente ou em organizações de circuitos causais fundamentalmente diferentes em pequenos transformers.

Zuo Yuchen2026-08-06
💻 ciência da computação

A Critical Period for Compositional Visual Grounding? Controlled Block Order and Causal Attention Interventions in a Small Vision–Language Transformer

Este estudo investiga se o momento da exposição à linguagem relacional afeta a ancoragem visual composicional em um pequeno transformer de visão-linguagem ao manipular a ordem dos blocos e realizar intervenções causais, concluindo, por fim, que não há evidências de que a exposição precoce proporcione uma vantagem de desempenho sobre a exposição tardia.

Zuo Yuchen2026-08-06
💻 ciência da computação

Does Post-Training Order Change the Mechanism of Safety Alignment? A Controlled Study of Safety DPO and Helpfulness SFT

Este estudo controlado demonstra que a ordem do pós-treinamento impacta significativamente os mecanismos e resultados de alinhamento de segurança, revelando que o treinamento para utilidade após o alinhamento de segurança reduz drasticamente tanto as recusas inseguras quanto as recusas benignas excessivas em comparação com a ordem inversa, ao mesmo tempo em que mostra que essas mudanças comportamentais são impulsionadas por representações rotativas nas camadas superiores, em vez de mediadores causais estáveis.

Zuo Yuchen2026-08-06
💻 ciência da computação

Evidence-Based AI Marking for Secondary Assessment: Alignment, Bias, and Confidence Analysis

Este estudo demonstra que, embora um Modelo de Linguagem de Grande Escala baseado em evidências apresente apenas um alinhamento moderado com as pontuações dos professores e uma tendência à leniência em avaliações do ensino secundário, ele serve como uma ferramenta valiosa e transparente para a moderação orientada pela consistência e para a pesquisa, em vez de para a atribuição de notas de alto risco totalmente autônoma.

Tom Bryden2026-08-06
💻 ciência da computação

Enhanced Gold Mining Optimization with Dual-Layer Information Sharing and Dynamic Control for Multi-Objective Scheduling of Heterogeneous UAV

Este artigo propõe um Algoritmo de Otimização de Mina de Ouro Melhorado com uma estrutura de compartilhamento de informações de camada dupla e dominância de Pareto dinâmica (IGMO-DP) para resolver efetivamente o problema de escalonamento multiobjetivo de enxames de UAVs heterogêneos ao minimizar simultaneamente o tempo de missão, o consumo de energia e o desequilíbrio de carga, demonstrando convergência e diversidade superiores em comparação com os algoritmos de estado da arte existentes.

Siyuan Wei, zhongming lin2026-08-06
💻 ciência da computação

From Intermediate States to Novel Outcomes: Intervention-Sensitive Visual Process Grounding in an Artificial Cognitive System

Este artigo introduz uma tarefa livre de linguagem demonstrando que um sistema cognitivo artificial pode inferir e aplicar regras de processo visual sensíveis à intervenção (distinguindo entre diferentes estados intermediários) para alcançar resultados inéditos, superando significativamente os controles de apenas ponto final e mostrando que códigos de processo explícitos podem ser revertidos por substituição de imagem intermediária mesmo sem supervisão direta de intervenção.

Tomoki Saka2026-08-06
💻 ciência da computação

The Rise of Autonomous AI Agents: A Comprehensive Survey of OpenClaw —Architecture, Security, Ecosystem, and Beyond

Este artigo apresenta o primeiro levantamento abrangente e multidimensional do OpenClaw, um framework de agentes de IA autônomos de rápida adoção, porém vulnerável em termos de segurança, analisando sua arquitetura, ecossistema e governança para revelar as tensões estruturais inerentes entre acessibilidade, velocidade e segurança no paradigma emergente dos agentes de IA autônomos.

Siyuan Li2026-08-06
💻 ciência da computação

Time as a Computational Substrate: The Eligibility Trace and the First Challenge to the von Neumann Architecture

Este artigo introduz o traço de elegibilidade como um novo substrato computacional que incorpora a seta causal do tempo diretamente no hardware, desafiando a suposição da arquitetura von Neumann de que o tempo é um mero número de sequência ao demonstrar sua necessidade única para a diferenciação emergente em redes neurais pulsantes e sua estrutura causal isomórfica no gradiente descendente estocástico.

Yahua Ruan2026-08-06
💻 ciência da computação

Addressee Framing Systematically Reduces LLM Structural Pathology: A Controlled Empirical Study of Directed Information Flow

Este estudo empírico controlado demonstra que o enquadramento das respostas de Modelos de Linguagem de Grande Escala para um verificador de fatos adversário, em vez do interlocutor direto, reduz sistematicamente patologias estruturais como a sicofancia e a fabricação ao ativar o conhecimento latente, um efeito que é robusto entre modelos, mas imperceptível para usuários humanos, necessitando de implementação no lado do sistema.

Yahua Ruan, Dongmei2026-08-06