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O artigo apresenta o RSH-SpMM, um framework híbrido de multiplicação de matriz esparsa por matriz densa (SpMM) para GPUs que utiliza particionamento adaptativo de linhas e uma representação RS-Tile para otimizar o uso dos Tensor Cores e manter alto desempenho em matrizes com esparsidade altamente irregular, superando as soluções existentes com acelerações de 1,27x a 6,13x.
O artigo apresenta o FormalRTL, um novo framework multiagente que integra modelos de referência de software como especificações formais para gerar e verificar código RTL de forma escalável e confiável, superando os desafios de síntese de hardware em escala industrial.
O artigo apresenta o Kareto, um otimizador que utiliza poda guiada por retornos decrescentes e ajuste adaptativo para gerenciar dinamicamente a configuração de armazenamento em camadas do cache KV em serviços de LLM, permitindo identificar configurações na fronteira de Pareto que melhoram significativamente o throughput, reduzem a latência ou diminuem os custos em comparação com estratégias estáticas.
Este artigo propõe a extensão do gerador de código C ACETONE, originalmente limitado a sequências, para arquiteturas multicore, definindo formalmente o problema de alocação de processadores e planejando a implementação de heurísticas de agendamento, mecanismos de sincronização e avaliação de tempo de execução no pior caso.
O artigo apresenta o ChatNeuroSim, um framework baseado em agentes de modelos de linguagem que automatiza o fluxo de trabalho de simulação e otimização de aceleradores de Computação na Memória (CIM), reduzindo significativamente o tempo de exploração do espaço de design e facilitando a implantação rápida de configurações ótimas para cargas de trabalho de redes neurais profundas.
Este artigo apresenta o \texttt{electoral\_sim}, um framework de código aberto em Python que simula e compara diversos sistemas eleitorais em diferentes cenários de distribuição de preferências dos eleitores, utilizando a distância euclidiana para a mediana geométrica como métrica principal de desempenho e incluindo uma análise de um mecanismo hipotético baseado em kernel softmax de Boltzmann como limite teórico de referência.
O artigo apresenta o JigsawServe, um novo framework de inferência que otimiza conjuntamente latência, precisão e custos de recursos em GPUs de datacenter para sistemas compostos, alcançando um aumento de 11,3 vezes na demanda atendida em comparação com trabalhos anteriores ao selecionar adaptativamente variantes de modelos e realizar alocação espacial de recursos.
O artigo apresenta o Granulon, um modelo multimodal inovador baseado no DINOv3 que supera as limitações de entendimento visual de granularidade única ao introduzir um controlador de granularidade condicionado ao texto e um módulo de agregação adaptativa, permitindo um raciocínio unificado de "pixel a fino a grosso" que aumenta a precisão em cerca de 30% e reduz alucinações em 20%.
O artigo apresenta o algoritmo de Warping Temporal Elástico, que resolve problemas de correspondência de séries temporais em espaços métricos arbitrários utilizando uma penalidade baseada no kernel de Hellinger, com complexidade computacional cúbica.
O artigo apresenta um framework nativo de representação para marcação d'água em 3D Gaussian Splatting que, ao separar a seleção de portadores da preservação de qualidade e utilizar mecanismos de explicabilidade, alcança um equilíbrio superior entre robustez, imperceptibilidade e fidelidade visual.
Este trabalho investiga como as diferenças relacionadas à idade influenciam a percepção do olhar deíctico em robôs sociais, visando orientar o design de pistas não verbais adaptativas para melhorar a interação entre humanos e robôs, especialmente com idosos.
O artigo apresenta o VisionCreator-R1, um agente nativo de geração visual aprimorado por reflexão e treinado com a metodologia de Co-Otimização Reflexão-Planejamento (RPCO), que supera o Gemini2.5Pro em tarefas de geração de imagens únicas e múltiplas ao resolver o desequilíbrio na otimização de planejamento e reflexão via aprendizado por reforço.
O artigo apresenta o HMR-1, um robô de massagem hierárquico que integra modelos de linguagem e visão para identificar pontos de acupuntura e controlar movimentos, apoiado pelo novo conjunto de dados multimodal MedMassage-12K e por um benchmark para avaliação de tarefas de massagem em saúde.
Este artigo apresenta as reflexões de dois pesquisadores sobre as barreiras na colaboração interdisciplinar entre HCI e o envelhecimento, destacando a desconexão entre as necessidades da população idosa e o design tecnológico, bem como sua jornada pessoal de desenvolvimento de empatia através do voluntariado em uma comunidade de idosos.
Este estudo demonstra que falhas de robôs do tipo "erro" (como pegar ou colocar objetos incorretos) são menos prejudiciais à confiabilidade percebida do que falhas físicas ou de congelamento, e que sucessos subsequentes são suficientes para recuperar a confiança dos usuários sem necessidade de reparos sociais explícitos.
Este artigo fecha a lacuna de complexidade deixada por trabalhos anteriores ao provar, sob a hipótese ETH, que a dependência duplamente exponencial no número de variáveis existenciais é ótima para QBFs em CNF de aridade limitada, enquanto demonstra que o caso restrito de dois blocos de quantificadores (-QBF) admite um algoritmo quase ótimo com complexidade significativamente reduzida.
Este artigo apresenta um sistema inteligente de alocação de vagas de estacionamento baseado em visão computacional e o modelo YOLOv8, que utiliza mapeamento de perspectiva inversa para integrar múltiplas câmeras, simular um ambiente 3D e guiar os usuários de forma eficiente e econômica.
O artigo apresenta o HeteroFedSyn, o primeiro framework de síntese de dados tabulares com privacidade diferencial projetado especificamente para ambientes federados heterogêneos, que utiliza métricas de dependência otimizadas e estratégias de seleção adaptativa para gerar dados sintéticos de alta utilidade sem violar a privacidade dos participantes.
O artigo apresenta o NaviNote, um sistema que combina localização de alta precisão baseada em visão e uma arquitetura agencial para permitir que pessoas cegas ou com baixa visão criem anotações espaciais in-situ e naveguem com maior eficácia, superando as limitações de precisão dos sistemas GPS comerciais.
Um estudo experimental revela que o impacto dos modelos de linguagem grandes (LLMs) no pensamento crítico sob pressão temporal é reverso: o acesso antecipado ou contínuo melhora o desempenho quando o tempo é insuficiente, mas o prejudica quando há tempo suficiente, enquanto o acesso tardio ou inexistente apresenta o padrão oposto.