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Restricted Multimodal Oncology AI: Role-Aware Evidence Organisation and Cross-Domain Transfer Boundaries

Este artigo demonstra que em configurações de oncologia multimodais restritas com dados limitados e heterogêneos, a organização de evidência-papel auditável — atribuindo papéis específicos e compactos às entradas moleculares, fenotípicas e clínicas — é um determinante mais crítico do desempenho de transferência entre domínios do que simplesmente aumentar a escala de representação.

Jianhua Hu, Xinche Jin, yan Song, zhi chen, lin Xing2026-07-10
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Automated Meta-Analysis of Transcranial Magnetic Stimulation Based on GraphRAG: A Methodology Study

Este estudo propõe uma metodologia baseada em GraphRAG para meta-análise automatizada da literatura de Estimulação Magnética Transcraniana (EMT), que utiliza o particionamento baseado em títulos, a construção de grafos de conhecimento ao nível do artigo e a recuperação híbrida para alcançar a extração de parâmetros de alta precisão e reduzir significativamente o tempo necessário para a síntese de evidências.

Yu Zhong, Jingna Jin, Xin Wang, Wang He, Tao Yin2026-07-10
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StructFix: A Structure-Aware Reasoning Framework for Automated Program Repair with Code Property Graphs

O StructFix é um framework de reparo automatizado de programas consciente de estrutura que aprimora modelos de linguagem mascarada ao integrar Grafos de Propriedades de Código para capturar melhor as dependências de controle e de dados, melhorando, assim, a eficácia do reparo e a robustez entre linguagens em comparação com as abordagens existentes baseadas em sequências de tokens.

Mengtian Cui, Yangfan Liu, Zhibo Lu, Yancui Hu, Peican Zhu2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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FedVIB–AGP: Defending Against Distributed Backdoor Attacks in Federated Learning via Variational Information Bottleneck and Activation-Gap Pruning

O artigo propõe o FedVIB–AGP, um framework de reparo pós-agregação para aprendizado federado que combina a regularização de Variational Information Bottleneck durante o treinamento com o Activation-Gap Pruning durante o reparo para suprimir efetivamente ataques de backdoor distribuídos enquanto mantém uma alta acurácia na tarefa limpa.

Hanlei Zhou, Jie Kong, Yongjun Li2026-07-10
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Navigating the Prompt Space: Improving LLM Classification of Social Science Texts Through Prompt Engineering

Este artigo demonstra que, embora a variação sistemática de elementos de engenharia de prompt, como descrições de rótulos, estímulos instrucionais e exemplos de poucos disparos (few-shot), possa melhorar significativamente a precisão da classificação de modelos de linguagem de grande escala (LLM) para textos de ciências sociais, os ganhos de desempenho são frequentemente marginais além de aumentos mínimos de contexto, podem ocasionalmente declinar com contexto excessivo e variam substancialmente entre modelos e tarefas, necessitando de validação individual em vez de dependência de regras gerais.

Erkan Gunes, Christoffer Florczak, Tevfik Murat Yildirim2026-07-10
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An Intelligent YOLO26-Based Early Warning Framework for Drone Detection in Critical Infrastructure Surveillance

Este artigo propõe uma estrutura inteligente de detecção de drones e alerta precoce em tempo real para a vigilância de infraestruturas críticas utilizando o modelo de aprendizado profundo YOLO26, que é treinado em um banco de dados multiescenário personalizado e avaliado em relação a modelos de linha de base para demonstrar precisão e velocidade superiores na identificação de alvos de drones pequenos, distantes e desafiadores.

Younis Arrabi2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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Recursive Transport Topology Detects Structural Regime Transitions Associated with Behavioral Failure in World Models

Este artigo demonstra que a análise de Indexação Recursiva (RIX) da topologia de transporte latente pode detectar transições de regime estrutural em modelos de mundo que precedem a falha comportamental, revelando que as representações podem permanecer pontualmente estáveis enquanto sua estrutura organizacional subjacente colapsa sob estresse.

Jeffery Scott Allbright2026-07-10
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Tamarin (HSQ): Reversible Hierarchical KV-Cache Compression for LLM Inference

O Tamarin (HSQ) introduz um esquema de compressão de KV-cache hierárquico de três níveis e reversível que roteia tokens para um nível focal, vetores de resumo aprendidos e um arquivo baseado em CPU para alcançar uma redução de 12–28× na memória da GPU para inferência de LLM de contexto longo, mantendo a perplexidade e a precisão de recuperação próximas ao baseline.

Alikhan Bazakov, Kirill Kiselev2026-07-10
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A Graded Autonomy Framework for Governing Agentic AI in Health Care

Este artigo propõe uma estrutura de autonomia graduada, adaptada da norma automotiva J3016, para governar a IA agêntica na saúde ao classificar sistemas através de três domínios e seis níveis para separar capacidade de autorização, abordando assim lacunas de segurança nas métricas de avaliação atuais por meio de um exemplo prático de gestão autônoma de sepse.

Sing Chee Tan, Vlada Rozova, Rebecca Jessup, Daniel Capurro2026-07-10