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💻 ciência da computação

The Limits of Training Data Size in Foundation Models: An Empirical Analysis of Quality Filtering under a Fixed Token Pool

Através de experimentos empíricos em um pool fixo de 24 milhões de tokens, este artigo demonstra que a filtragem agressiva de qualidade sob um orçamento de computação fixo frequentemente prejudica o desempenho do modelo ao forçar uma repetição excessiva de dados, ao passo que reter dados de menor qualidade e realizar o sobreamostragem de subconjuntos de alta qualidade produz resultados superiores ou equivalentes em vários alvos.

Alexander Memming2026-07-28
💻 ciência da computação

What Counts as Compute? An Empirical Analysis of Accounting Conventions in Compute-Optimal Transformer Training

Este artigo demonstra que, embora a variação das convenções contábeis para a contagem de parâmetros e computação altere significativamente os expoentes ajustados da fronteira de treinamento computacionalmente otimizada, o impacto prático resultante na eficiência do treinamento é modesto devido à planura do panorama de perda, sendo as escolhas contábeis específicas previsíveis a partir de razões arquitetônicas simples.

Alexander Memming2026-07-28
💻 ciência da computação

Bounded-Horizon Local Transformer Training on CPUs: Quality, Throughput, and Memory

Este artigo avalia o treinamento local de horizonte limitado para Transformers de 24 camadas em nível de byte em CPUs de muitos núcleos, constatando que, embora o método proposto de consenso de gradiente de leitura alcance um aumento de 38% no rendimento em relação à retropropagação global, ele falha em atender a um critério de não inferioridade de 1% para a qualidade do modelo em todos os conjuntos de dados testados.

Vikram Lex2026-07-28
💻 ciência da computação

From Forecasting Systems to Agentic Governance: A Structured Critical Review of Computational Models for Political, Economic, and Information Dynamics Structured critical review

Esta revisão crítica estruturada revela que, embora os sistemas computacionais tenham avançado em capacidades isoladas como previsão e simulação, nenhum sistema documentado completa atualmente um ciclo de governança adaptativo e totalmente validado que demonstre empiricamente o sucesso de intervenção no mundo real sob resposta estratégica, destacando uma lacuna de evidência crítica entre as ferramentas modulares atuais e a verdadeira governança agêntica.

Vasiliy Znamenskiy2026-07-28
💻 ciência da computação

Removing Noise or Introducing Bias? The Hidden Cost of MSR Filtering

Este estudo analisa 1,57 milhão de repositórios do GitHub para demonstrar que critérios de filtragem comuns em pesquisas de Mineração de Repositórios de Software (MSR) introduzem vieses significativos de manutenção, ecossistema e relação que distorcem as taxas de abandono de projetos e as relações entre variáveis, defendendo uma mudança em direção à amostragem estratificada e detecção refinada de ruído.

Mohit Kaushik, Jyoti Bawa2026-07-28✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

A Search‑Free Foundation Model for Symbolic Regression of Physical Laws

O artigo apresenta o PISR, um modelo de fundação livre de busca que utiliza uma variedade de dados e fórmulas informadas pela física e alinhadas contrastivamente, além de correspondência de fluxo (flow matching), para recuperar de forma rápida e precisa leis físicas interpretáveis a partir de dados, superando os métodos existentes tanto em velocidade quanto em precisão estrutural através de diversos benchmarks científicos e do mundo real.

Chenxi He, Jingqiu Chen2026-07-28
💻 ciência da computação

AI Accountability Infrastructure: Cryptographically Verifiable Decision Provenance for High-Stakes AI Systems

Este artigo propõe a Infraestrutura de Responsabilidade de IA (AAI), um framework criptográfico que utiliza registros encadeados por hash e assinados digitalmente, além de criptografia de limiar, para permitir a verificação por terceiros, preservando a privacidade, da proveniência de decisões específicas de IA em domínios de alto risco, ao mesmo tempo em que fornece modelos formais, análises de ameaças e alinhamentos regulatórios sem relatar resultados experimentais inéditos.

Mezbah Uddin Rafi2026-07-28
💻 ciência da computação

Eco-ITAD: A Real-Time Automated Hardware Diagnostics and Scope 3 ESG Compliance Framework for Sustainable E-Waste Management

Este artigo propõe o Eco-ITAD, um sistema automatizado em tempo real que utiliza Python e Flask para diagnosticar rapidamente as condições do hardware e calcular a esquiva de carbono do Escopo 3 com base nas diretrizes do UK DEFRA, permitindo assim uma gestão de resíduos eletrônicos instantânea, segura e em conformidade, sem a necessidade de instalações externas ou armazenamento local de dados.

Md Saiful Islam, Joyshree Sarkar2026-07-28
💻 ciência da computação

GPT Fusion: Integrating Convolutional Neural Networks with GPT-5.5 for Melanoma Diagnosis

Este artigo apresenta o "GPT Fusion", um framework diagnóstico híbrido onde o GPT-5.5 atua como um motor de raciocínio para integrar previsões de modelos CNN especializados, superando significativamente tanto os LLMs baseados em imagem isolados quanto as CNNs individuais na precisão e interpretabilidade do diagnóstico de melanoma.

Katie L. Frederickson, Dong Li, Samuel E. Adunyah, Qingguo Wang2026-07-28
💻 ciência da computação

A Heisenberg-Lift Descriptor for Order-Sensitive Online Handwriting Recognition

Este artigo introduz um descritor Heisenberg-lift leve e sensível à ordem, apresentando uma área assinada terminal e uma extensão de quinze dimensões, que melhora significativamente a precisão do reconhecimento de escrita à mão online ao capturar informações de direção de travessia de traço que os descritores euclidianos tradicionais perdem.

Hassan Ugail, Newton Howard2026-07-28