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💻 ciência da computação

BCMGF: Feature Interaction with Glyph-Enhanced Representations for Chinese Agricultural Named Entity Recognition

O artigo propõe o BCMGF, um novo modelo de reconhecimento de entidades nomeadas agrícolas em chinês que aumenta o desempenho ao integrar características de glifos em nível de traço, um módulo de atenção de interação de características de múltiplos níveis e treinamento adversarial para abordar eficazmente desafios como termos de domínio raros e fronteiras ambíguas, alcançando resultados de estado da arte tanto em conjuntos de dados agrícolas quanto de domínio geral.

Yongqi Zhang, Jinyu Zeng, Chenguang Song, Xue Qi, Bingjing Jia2026-10-12
💻 ciência da computação

A Design‑Science Proof‑of‑Concept for Constraining LLM Pedagogical Decisions Using Knowledge Graphs

Este estudo demonstra que a integração de Grafos de Conhecimento com Grandes Modelos de Linguagem através de uma abordagem de Pesquisa de Ciência do Design restringe efetivamente alucinações pedagógicas e impõe validade lógica em IA educacional ao restringir proativamente os espaços de ação generativa com estruturas semânticas simbólicas.

Susana Ayu Handayani, Priyo Nugroho Adi, Thomas Köhler, Mochamad Bruri Triyono, Priyanto Priyanto, Siswantoyo Siswantoyo (…)2026-10-12
💻 ciência da computação

FACT-SR: Faithfulness-Aware Multi-Task Learning for Aspect-Based Sentiment Reasoning

O artigo propõe o FACT-SR, um framework de aprendizado multitarefa invariante de escala que aprimora o raciocínio de sentimento baseado em aspectos ao impor restrições de fidelidade na geração de justificativas e ao empregar uma nova estratégia de aprendizado de pesos automáticos para equilibrar objetivos heterogêneos, resultando em desempenho de classificação e confiabilidade de raciocínio superiores em várias escalas de modelos.

shirong cheng, Bei Wu, Xin Zhang, Yahui Wu, Qika Lin2026-10-12
💻 ciência da computação

Beyond the Leaderboard Average: Cross-Task Consistency, Model Scale, and Specialization Structure in the Massive Text Embedding Benchmark

Este artigo analisa os resultados do MTEB para revelar que, embora os modelos de embedding de alto desempenho tendam a exibir maior consistência entre tarefas do que aqueles otimizados de forma restrita, a escala do modelo por si só não garante tal equilíbrio, provocando um apelo para que se reporte a dispersão do desempenho juntamente com as pontuações agregadas para uma melhor seleção de modelos.

Zhe Zhang2026-10-12
💻 ciência da computação

Opening the Black Box or Responding to Demands? Rethinking and Reconstructing the European Standard of Algorithmic Explanation

Este artigo critica as limitações do atual padrão de explicação algorítmica da UE e das abordagens de mitigação ou substituição existentes, propondo, em vez disso, um framework orientado à demanda que reconstrói o padrão ao categorizar as necessidades de explicação com base nos pontos de controle dos atores e realizá-las por meio de esquemas substitutos viáveis.

feng zhi2026-10-12
💻 ciência da computação

Multimodal Depression Detection from Audio, Visual, and Textual Cues: Evaluation of Adaptive Gating versus Naive Concatenation

Este estudo demonstra que, embora mecanismos de portão adaptativo pareçam superiores durante a validação cruzada, a simples concatenação de características produz, na verdade, um desempenho mais robusto e generalizável para a detecção multimodal de depressão em participantes não vistos, destacando que testes de generalização rigorosos são mais críticos do que a complexidade arquitetônica para pequenos conjuntos de dados clínicos.

Azhar A. Hadi, Supreethi K.P.2026-10-12
💻 ciência da computação

Efficient Long-Context Reasoning in Large Language Models: Hierarchical Token Compression with Sparse Attention and Dynamic Memory Management

O artigo apresenta o CLEAR, um framework unificado que combina compressão de tokens hierárquica, orquestração de atenção esparsa e gerenciamento dinâmico de memória para permitir o raciocínio eficiente de contexto longo em grandes modelos de linguagem, alcançando reduções significativas na complexidade computacional e no uso de memória, ao mesmo tempo em que mantém alta precisão em benchmarks de contexto longo.

Babasaheb Satpute, Chaya Jadhav, Rajesh Bharati, Deepak Kshirsagar2026-10-12
💻 ciência da computação

Did LLMs colonize scientific titles? Fifty years of titular colonicity

Este estudo analisa cinquenta anos de dados de títulos científicos para demonstrar que, embora o uso de dois-pontos seja uma convenção de longa data que está aumentando em prevalência, os modelos de linguagem de grande escala geram títulos com frequências de dois-pontos significativamente mais altas do que autores humanos, um padrão que é sensível ao comando e influencia o desempenho de classificação de recuperação.

Magdalena Igras-Cybulska, Artur Cybulski2026-10-12
💻 ciência da computação

PACE: Policy-Bound Multi-Party Authorization with State-Consistent Execution for Smart Contracts

Este artigo apresenta o PACE, um framework para contratos inteligentes que garante a autorização multipartidária consistente com o estado ao vincular decisões coletivas a políticas ativas e contextos de execução por meio de um esquema de assinatura baseado em rede de dois turnos, garantindo, assim, a consistência entre política, decisão, requisição e execução, enquanto mantém custos de verificação estáveis.

Yaowei Sun, Cong Wang, Maode Ma, Zhilu Zhang, Yanan Zhang, Guangquan Xu2026-10-12