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LGAgent é um framework multiagente estruturado e guiado por regras que aproveita interações colaborativas entre LLMs de diversas escalas para mimetizar fluxos de trabalho jurídicos profissionais, entregando, assim, um raciocínio adjudicativo interpretável, verificável e superior em comparação com abordagens padrão de modelo único.
Este artigo apresenta o AIMAPP, uma estrutura autossupervisionada e compatível com ROS que unifica mapeamento, localização e planejamento online para robôs autônomos em ambientes desconhecidos ao utilizar a Inferência Ativa para construir dinamicamente mapas topológicos esparsos e equilibrar a exploração com a navegação direcionada a objetivos sem depender de mapas predefinidos ou pré-treinamento.
Este artigo propõe um motor de previsão híbrido de Bitcoin que integra a decomposição de sinal de camada dupla guiada por Entropia de Permutação (CEEMDAN-VMD) com uma Rede Neural Profunda otimizada por Otimização de Multi-Enxame, demonstrando um desempenho superior estatisticamente significativo em precisão e previsão direcional em comparação com modelos de linha de base e alternativas de enxame único.
Este artigo propõe um algoritmo de aprendizado de borda federado consciente de contribuição (CA-FE-MADDPG) que integra modelagem de interferência espacial, mecanismos de penalidade de grão fino e inicialização guiada por heurística para abordar a interferência de espectro, a alocação injusta de crédito e a não estacionariedade ambiental em redes massivas de IoT, melhorando significativamente o rendimento do sistema, as taxas de acesso e a qualidade de serviço.
Este artigo propõe o ADEST-U-Net, uma arquitetura de duplo codificador que aproveita a transferência de aprendizado entre órgãos e modalidades de modelos de tumores cerebrais de RM para melhorar significativamente a precisão da segmentação de tumores hepáticos e reduzir falsos positivos em exames de TC sob condições de escassez de dados.
Este artigo apresenta uma estrutura de IA generativa de cinco agentes que integra análise técnica, fundamentalista e de sentimento com detecção de anomalias e raciocínio baseado em LLM para fornecer previsões do mercado de ações explicáveis e conscientes de confiança para ações indianas, alcançando 72% de acurácia direcional e 78% de consenso entre os agentes.
Este artigo apresenta uma estrutura de software para o gerenciamento de escalas antropocêntrico em ambientes educacionais da Indústria 5.0 que integra otimização consciente do cronotipo, ponderação adaptativa de critérios e suporte à decisão inteligente para melhorar significativamente a qualidade dos horários, o bem-estar dos estudantes e os resultados acadêmicos, garantindo simultaneamente a equidade entre todos os grupos de participantes.
Este artigo apresenta o AgileOps Agentic Framework (AAF), um sistema de suporte à decisão multiagente que integra raciocínios especializados de DevOps, SRE, FinOps e DevSecOps com análise explicável e fundamentada em evidências para ajudar Gerentes de Projeto a interpretar telemetria operacional fragmentada em recomendações de governança acionáveis, validadas por meio de cenários controlados e benchmarks de microsserviços do mundo real.
Este artigo apresenta o SWIFT, um framework de caixa branca e livre de gradiente que injeta cirurgicamente vetores de direção esparsos nas camadas críticas profundas de Grandes Modelos de Linguagem alinhados para restaurar capacidades suprimidas com alta auditabilidade, reversibilidade e localidade, alcançando um desempenho próximo ao de ajuste fino totalmente supervisionado em menos de 10 segundos enquanto modifica menos de 1% dos parâmetros.
Este artigo propõe o LADMF, um framework unificado que integra o raciocínio de grafos de conhecimento aumentado por LLM com fusão multimodal desentranhada e atenção causal contrafactual para melhorar significativamente a precisão da previsão de conversão no e-commerce e gerar explicações legíveis por humanos e fiéis.