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💻 ciência da computação

Artificial eXperience Intelligence (AXI): An Engineering Discipline for the Human Experience of AI Systems

Este artigo propõe a Inteligência de Experiência Artificial (AXI), uma nova disciplina de engenharia que apresenta uma arquitetura de cinco camadas e o plano de controle "AXI Bridge" para garantir que os sistemas de IA interajam com humanos de forma confortável, útil e honesta, governando o equilíbrio entre a naturalidade de nível humano e a honestidade de nível de máquina.

Sri vardhan yeluri, Yeluri S. D. S. Sri Vardhan2026-10-06
💻 ciência da computação

Detecting Coordinated Bot Campaigns through Time-Series Anomaly Detection: A Comparative Study of GAN-Based and Reconstruction-Based Models

Este estudo demonstra que analisar o tempo de atividade das contas por si só é um sinal poderoso para detectar campanhas de bots coordenadas, com autoencoders de Redes Neurais Convolucionais Temporais superando significativamente modelos baseados em GAN e outros modelos de reconstrução na detecção de anomalias não supervisionada no conjunto de dados Cresci-2017.

Venugopal Mahadev2026-10-06
💻 ciência da computação

Towards UASC-Net: A Pilot Study of Uncertainty-Aware 3D Brain Tumor Segmentation on BraTS 2021

Este estudo piloto demonstra que o UASC-Net Lite v2, uma extensão consciente de incerteza de um 3D U-Net compacto, melhora a revocação de lesão e a sobreposição de segmentação em um pequeno subconjunto do BraTS 2021 em comparação com um baseline, ao mesmo tempo em que fornece mapas de confiança espacial valiosos, apesar das limitações de sua pequena coorte e da calibração de limiar baseada em validação.

Mojtaba Jahanian, Abbas Karimi, Faraneh Zarafshan, Alireza Enami, Maryam hajiee2026-10-05
💻 ciência da computação

Science Edge Evaluation: SEE the Missing Step Toward Real Scientific Discovery

O benchmark Science Edge Evaluation (SEE) revela que os atuais modelos de linguagem de grande escala multimodais têm dificuldade em derivar de forma confiável insights baseados em evidências a partir de dados experimentais na descoberta científica do mundo real, destacando uma lacuna crítica entre explicar conceitos estabelecidos e gerar inferências científicas inéditas e justificadas.

Jinghang Wang, Taolin Han, Yuchen Zhang, Yun Wu, Wai Yuet Chiu, Zhaohai Li, Yifei Zhang, Jinxin Wang, Yuhao Zhou, Chen Z (…)2026-10-05
💻 ciência da computação

Four-grade lumbar foraminal stenosis grading on sagittal T2-weighted MRI: a patient-disjoint evaluation of ordinal modelling, moderate-to-severe auxiliary supervision, and fixed DeiT fusion

Este estudo avalia a gradação automatizada de quatro níveis da estenose foraminal lombar em RM ponderada em T2 sagital, revelando que nem a modelagem ordinal nem a supervisão auxiliar de moderada a grave oferecem benefícios universais em diferentes arquiteturas de modelos, mas que a fusão fixa de DeiT aumenta significamente o desempenho, particularmente para ramos ordinais mais fracos.

Wuke Peng2026-10-05
💻 ciência da computação

Medication Names Are a Safety-Critical Failure Mode in Clinical Speech Recognition: An Open Benchmark of On-Device and Cloud Systems

Este estudo estabelece um benchmark aberto demonstrando que, embora o reconhecimento de fala clínico em dispositivos atinja paridade quase total com sistemas em nuvem em termos de precisão geral, ambos os modos de implementação sofrem erros críticos em nomes de medicamentos que necessitam de verificação explícita, tornando as soluções de dispositivo único de modelo único uma alternativa viável e de menor custo para a documentação clínica preservadora de privacidade.

J. Grey Faulkenberry2026-10-05
💻 ciência da computação

Non-Destructive Strawberry Weight Estimation under Acquisition Condition Shift: A Novelty-Aware and Guarded Multi-View Imaging Method

Este estudo propõe uma estrutura de imagem multivista protegida e consciente de novidade que combina uma Mistura de Especialistas Guiada por Biologia e Confiabilidade com um TabPFN Âncora-Residual Protegido para alcançar uma estimativa de peso de morango robusta e não destrutiva sob mudanças nas condições de aquisição, ao detectar explicitamente amostras fora da distribuição e recorrer a uma âncora fenotípica estável para evitar falhas catastróficas.

Xuelei Yang, Letong Guo, Xinhua Xue, Shulai Huang2026-10-05
💻 ciência da computação

An Explainable Hybrid Deep Learning Framework for Outcome-Oriented Long-Document Summarization Using Adaptive Feature Learning and Decision Optimization

Este artigo propõe um framework de aprendizado profundo híbrido e explicável que combina recuperação densa, ajuste fino de LED eficiente em parâmetros com LoRA e otimização orientada a resultados para gerar resumos instrucionais alinhados com objetivos de aprendizagem, alcançando o estado da arte em conjuntos de dados educacionais como QMSum, GovReport e NILD.

Aman Kumar, Danish Raza Rizvi, Hina Hashmi2026-10-05
💻 ciência da computação

What Does a Factual-Error Detector Really Measure? Question Difficulty and Model Uncertainty Before the Answer Begins

Este artigo argumenta que os detectores de erros factuais medem primariamente a dificuldade da questão e a incerteza do modelo em vez da verdade, demonstrando que a entropia simples da saída serve como um sinal de alerta mais confiável para potenciais erros do que medidas internas complexas do modelo.

Andrzej Kawiak, Łukasz Kwaśniewicz, Grzegorz M. Wójcik, Bartłomiej Danek2026-10-05