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Epistemic Closure: Autonomous Mechanism Completion for Physically Consistent Simulation

Este trabalho apresenta um Agente Gerativo Neuro-Simbólico que supera as limitações de alucinações físicas em modelos de linguagem ao atuar como supervisor cognitivo capaz de validar, podar e completar autonomamente mecanismos físicos, como demonstrado na correção de previsões de falha catastrófica em arenito de baixa permeabilidade ao identificar corretamente o regime drenado e o mecanismo de dissipação faltante.

Yue Wua, Tianhao Su, Rui Hu, Mingchuan Zhao, Shunbo Hu, Deng Pan, Jizhong Huang2026-03-11💻 cs

Removing the Trigger, Not the Backdoor: Alternative Triggers and Latent Backdoors

Este artigo demonstra que a simples remoção de gatilhos conhecidos é insuficiente para neutralizar backdoors, pois existem "gatilhos alternativos" distintos que ativam a mesma vulnerabilidade, motivando assim defesas que visem diretamente as direções do backdoor no espaço de representações em vez de apenas os gatilhos no espaço de entrada.

Gorka Abad, Ermes Franch, Stefanos Koffas, Stjepan Picek2026-03-11💻 cs

Deblurring structural edges in variable thickness topology optimization via density-gradient-informed projection

Este artigo propõe uma abordagem combinada de penalização SIMP e um novo método de projeção informado pelo gradiente de densidade (DGI) para otimização topológica de espessura variável, que elimina regiões de baixa espessura indesejadas e desfoca as bordas estruturais sem comprometer significativamente a complacência final da estrutura.

Gabriel Stankiewicz, Chaitanya Dev, Paul Steinmann2026-03-11💻 cs

CLIOPATRA: Extracting Private Information from LLM Insights

O artigo apresenta o CLIOPATRA, o primeiro ataque de privacidade contra sistemas de insights de LLMs "preservadores de privacidade" como o Clio da Anthropic, demonstrando que um adversário pode burlar múltiplas camadas de proteção heurística para extrair com sucesso históricos médicos sensíveis de usuários-alvo, revelando que as defesas atuais são insuficientes.

Meenatchi Sundaram Muthu Selva Annamalai, Emiliano De Cristofaro, Peter Kairouz2026-03-11💻 cs

TIMID: Time-Dependent Mistake Detection in Videos of Robot Executions

O artigo apresenta o TIMID, uma nova arquitetura de detecção de anomalias em vídeos que utiliza aprendizado supervisionado fraco e um conjunto de dados de simulação multi-robô para identificar erros temporais dependentes do tempo em tarefas de alto nível executadas por robôs, superando as limitações de modelos de linguagem visuais existentes.

Nerea Gallego (University of Zaragoza), Fernando Salanova (University of Zaragoza), Claudio Mannarano (University of Zaragoza, University of Torino), Cristian Mahulea (University of Zaragoza), Eduardo Montijano (University of Zaragoza)2026-03-11💻 cs

Test-time Ego-Exo-centric Adaptation for Action Anticipation via Multi-Label Prototype Growing and Dual-Clue Consistency

Este artigo propõe o DCPGN, um método inovador de adaptação no momento do teste que utiliza crescimento de protótipos multi-rótulo e consistência de dupla pista (visual e textual) para superar o desafio de antecipar ações entre as perspectivas egocêntrica e exocêntrica sem depender de dados de treinamento no alvo.

Zhaofeng Shi, Heqian Qiu, Lanxiao Wang, Qingbo Wu, Fanman Meng, Lili Pan, Hongliang Li2026-03-11💻 cs

ConfCtrl: Enabling Precise Camera Control in Video Diffusion via Confidence-Aware Interpolation

O artigo apresenta o ConfCtrl, um framework de interpolação de vídeo que utiliza um mecanismo de interpolação consciente da confiança e correções residuais aprendidas para permitir que modelos de difusão gerem novas visões geometricamente consistentes e visualmente plausíveis a partir de apenas duas imagens, mesmo sob grandes mudanças de perspectiva.

Liudi Yang, George Eskandar, Fengyi Shen, Mohammad Altillawi, Yang Bai, Chi Zhang, Ziyuan Liu, Abhinav Valada2026-03-11💻 cs

EmoSURA: Towards Accurate Evaluation of Detailed and Long-Context Emotional Speech Captions

O artigo apresenta o EmoSURA, um novo framework de avaliação que substitui a pontuação holística pela verificação atômica de unidades perceptivas fundamentadas no áudio, superando as limitações das métricas tradicionais e dos juízes LLM na avaliação de legendas emocionais longas e detalhadas.

Xin Jing, Andreas Triantafyllopoulos, Jiadong Wang, Shahin Amiriparian, Jun Luo, Björn Schuller2026-03-11💻 cs

BrainSTR: Spatio-Temporal Contrastive Learning for Interpretable Dynamic Brain Network Modeling

O artigo apresenta o BrainSTR, um framework de aprendizado contrastivo espaciotemporal que melhora a modelagem interpretável de redes cerebrais dinâmicas para diagnóstico neuropsiquiátrico, identificando fases críticas e sub-redes relevantes através de uma partição de fase adaptativa e aprendizado supervisionado contrastivo.

Guiliang Guo, Guangqi Wen, Lingwen Liu, Ruoxian Song, Peng Cao, Jinzhu Yang, Fei Wang, Xiaoli Liu, Osmar R. Zaiane2026-03-11💻 cs

VLM-Loc: Localization in Point Cloud Maps via Vision-Language Models

O artigo apresenta o VLM-Loc, um framework que utiliza modelos de visão e linguagem para aprimorar a localização em mapas de nuvem de pontos a partir de descrições textuais, combinando representações estruturadas como imagens de visão aérea e grafos de cena com um mecanismo de atribuição de nós, e introduz o benchmark CityLoc para avaliação sistemática.

Shuhao Kang, Youqi Liao, Peijie Wang, Wenlong Liao, Qilin Zhang, Benjamin Busam, Xieyuanli Chen, Yun Liu2026-03-11💻 cs

Gap-ETH-Tight Algorithms for Hyperbolic TSP and Steiner Tree

Os autores apresentam um esquema de aproximação Gap-ETH-ótimo para o Problema do Caixeiro Viajante e o Problema da Árvore de Steiner no espaço hiperbólico, alcançando um tempo de execução de $2^{O(1/\varepsilon^{d-1})}n^{1+o(1)}$ por meio de uma nova decomposição hierárquica chamada "quadtree hiperbólico híbrido" e técnicas inovadoras de análise de cruzamento.

Sándor Kisfaludi-Bak, Saeed Odak, Satyam Singh, Geert van Wordragen2026-03-11💻 cs

RecThinker: An Agentic Framework for Tool-Augmented Reasoning in Recommendation

O RecThinker é um novo framework agêntico que supera as limitações dos métodos de recomendação passivos ao adotar um paradigma de "Analisar-Planejar-Agir", permitindo que modelos de linguagem planejem dinamicamente caminhos de raciocínio e utilizem ferramentas autônomas para preencher lacunas de informação, resultando em recomendações mais precisas e eficientes.

Haobo Zhang, Yutao Zhu, Kelong Mao, Tianhao Li, Zhicheng Dou2026-03-11💻 cs

Almost-Optimal Upper and Lower Bounds for Clustering in Low Dimensional Euclidean Spaces

Este trabalho melhora o tempo de execução para o algoritmo de aproximação (1+ε)(1+\varepsilon) dos problemas de kk-média e kk-means em espaços euclidianos de baixa dimensão e estabelece um limite inferior quase correspondente, demonstrando que tal complexidade é essencial sob a Hipótese do Tempo Exponencial com Lacuna.

Vincent Cohen-Addad, Karthik C. S., David Saulpic, Chris Schwiegelshohn2026-03-11💻 cs

The Bureaucracy of Speed: Structural Equivalence Between Memory Consistency Models and Multi-Agent Authorization Revocation

O artigo propõe um sistema de coerência de capacidades (CCS) que mapeia modelos de consistência de memória para revogação de autorização, demonstrando através de simulação que a estratégia RCC reduz drasticamente operações não autorizadas em comparação com métodos baseados em tempo, garantindo limites de segurança independentes da velocidade dos agentes.

Vladyslav Parakhin2026-03-11💻 cs