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💻 ciência da computação

Ask, Then Think: Does Socratic Prompting Help LLMs on Code Tasks?

O artigo apresenta o \textsc{MIND}, um framework de prompting socrático para LLMs que, apesar de seu embasamento teórico no raciocínio humano, falha em superar baselines estabelecidos como o Chain-of-Thought em tarefas de código e frequentemente apresenta desempenho inferior devido ao overhead de inferência desnecessário, sugerindo que apenas mecanismos de raciocínio específicos e isolados, em vez da transferência holística de teorias do raciocínio humano, trazem benefícios.

Antonio Della Porta, Jonan Richards, Lucageneroso Cammarota, Stefano Lambiase, Fabio Palomba, Mairieli Wessel2026-10-14
💻 ciência da computação

Multi Armed Bandit Based Adaptive Model Selection for Clinical AI Governance An Infrastructure Approach to Safer AI Use in U.S. Healthcare

Este artigo propõe uma estrutura de governança baseada em Multi-Armed Bandit para IA clínica que seleciona dinamicamente entre modelos validados ao equilibrar qualidade preditiva, custo e penalidades de segurança, demonstrando através de simulações no MIMIC-IV que, embora políticas de minimização de arrependimento superem a implantação estática, a aposentadoria confiável de modelos subótimos requer significativamente mais dados do que os fluxos clínicos típicos fornecem.

Julian Borges2026-10-14
💻 ciência da computação

Low-Resource Automatic Speech Recognition for Algerian Dialectal Arabic: Fine-Tuning, Regional Generalization, and Evaluation Against Multimodal LLMs

Este estudo demonstra que o ajuste fino direcionado de modelos ASR em dados limitados e geograficamente diversos do dialeto árabe argelino supera significativamente os LLMs multimodais zero-shot, estabelecendo que a diversidade de dados é mais crítica do que a profundidade regional para um reconhecimento de fala robusto, apesar dos desafios persistentes do code-switching com o francês.

Khier Charif, Lyazid Sabri2026-10-13
💻 ciência da computação

Explainable Machine Learning for Predicting Judicial Decisions: A Case Study Across Civil and Criminal Courts

Este artigo propõe e valida um framework híbrido de IA explicável que integra características jurídicas estruturadas com representações de texto baseadas em transformers para prever e interpretar com precisão resultados judiciais tanto em tribunais cíveis quanto criminais, demonstrando que, enquanto o XGBoost oferece precisão preditiva superior, o BERT se destaca na compreensão semântica jurídica, com SHAP e LIME garantindo transparência e equidade através de diversos domínios jurídicos.

Sreenivasa Rao Barre, Aruna Sri P.S.G, Vikram Dara2026-10-13
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Augmented Question-guided Retrieval (AQgR) of Indian Case Law with LLM, RAG, and Structured Summaries

Este artigo propõe o Augmented Question-guided Retrieval (AQgR), um framework que aprimora a recuperação de jurisprudência indiana ao gerar questões jurídicas para as consultas, utilizando resumos de RAG estruturados para contexto e empregando LLMs para reclassificação e explicação de relevância, alcançando uma Precisão Média Averaging significativamente superior aos benchmarks existentes.

Vishnuprabha V, Daleesha M Viswanathan, Rajesh R, Aneesh V Pillai2026-10-13
💻 ciência da computação

Intelligent Runtime Adaptation of Cloud-Native Microservices through Design-Principle-Aware Resource Management

Este artigo apresenta o AMOF, um controlador de tempo de execução híbrido baseado em aprendizado para Kubernetes que integra princípios de design arquitetônico ao gerenciamento de recursos para prever proativamente a degradação de desempenho e superar significativamente o escalonamento automático padrão em eficiência de recursos, enquanto gerencia compensações de latência.

Syed Fakhar Abbas, Musharif Ahmed, Nabil Almashfi, Asim Bakhshi, Sajjad Aamir, Mamoona Humayun, Maram Fahaad Almufareh2026-10-13
💻 ciência da computação

A Deterministic Framework for Pharmaceutical Authenticity Verification Using Constrained Multimodal AI

O artigo apresenta o MedTruth, um framework determinístico de modo duplo que restringe um modelo de IA multimodal com parâmetros fixos e esquemas de saída rigorosos para reduzir as alucinações de 15% para menos de 2%, permitindo a verificação confiável da autenticidade farmacêutica e a interação segura com o paciente.

Viral Dhoka, Pankaj Kunekar, Tanaya Thorat, Shreenath Utekar, Samruddhi Wankhede2026-10-13
💻 ciência da computação

Latency-Aware and Energy-Efficient Workload Distribution in Hierarchical Vehicular Fog Computing

Este artigo propõe um framework de distribuição de carga de trabalho consciente de latência e eficiente em energia para computação de névoa veicular hierárquica que utiliza um algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas Modificado (MPSO) para otimizar o descarregamento de tarefas e a alocação de recursos, demonstrando melhorias significativas em latência, consumo de energia e tempo de execução em comparação com métodos convencionais.

Salman Khan, Woong-Kee Loh, Muhammad Babar2026-10-13
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AI Governance and Ethical Implications for Organizational Oversight in Cybersecurity

Este artigo conceitual propõe um framework integrativo fundamentado na Teoria das Capacidades Dinâmicas para examinar como a governança de IA reconfigura a supervisão organizacional em cibersegurança, ao distinguir entre o uso operacional da IA e os arranjos de governança que asseguram responsabilidade, transparência e controle humano significativo.

Irlenys Josefina Tersek Rodríguez2026-10-13
💻 ciência da computação

Understanding Fake News through a Quantifiable Linguistic Feature Framework

Este estudo aborda a falta de uma abordagem sistemática para caracterizar notícias falsas através do desenvolvimento de um framework de características linguísticas quantificáveis que, por meio de análise de aprendizado de máquina aprimorada por SHAP, identifica oito características principais organizadas em três mecanismos cognitivos, oferecendo assim uma nova perspectiva para compreender, detectar e governar a desinformação.

Yunxi Lin, Liang Jiang, Shengliang Lin2026-10-13