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🤖 aprendizado de máquina

An Open-Source Training Dataset for Foundation Models for Black-box Optimization

Este artigo apresenta o BBO-Pile, o primeiro conjunto de dados de código aberto em grande escala contendo mais de 500.000 trajetórias de otimização em 3.095 funções de caixa-preta, e demonstra que modelos de base treinados com esses dados podem aprender e imitar efetivamente estratégias de otimização de caixa-preta por meio de pré-treinamento escalável.

Aaron Klein, Herilalaina Rakotoarison, Luca Thale-Bombien, David Salinas2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ
💬 PLN

Fine-Tuning Causal LLMs for Text Classification: Embedding-Based vs. Instruction-Based Approaches

Este artigo demonstra que, para classificação de texto com rótulo único sob restrições de recursos, o ajuste fino de LLMs causais com uma cabeça de classificação sobre embeddings do token final é significativamente mais eficiente em parâmetros do que o ajuste por instruções, ao mesmo tempo em que alcança desempenho comparável ou superior tanto aos LLMs ajustados por instruções quanto aos modelos BERT específicos de domínio.

Amirhossein Yousefiramandi, Ciaran Cooney2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

Swarical: An Integrated Hierarchical Approach to Localizing Flying Light Specks

Swarical é uma técnica de localização hierárquica baseada em enxame que permite que minúsculos Pontos de Luz Voador se localizem com precisão e eficiência e iluminem formas complexas, aproveitando dados de sensores específicos de hardware e orientações heterogêneas, alcançando precisão de última geração com mais do que o dobro da velocidade dos métodos descentralizados existentes.

Hamed Alimohammadzadeh, Shahram Ghandeharizadeh2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrofísica

Exo-Daisy World: Revisiting Gaia Theory through an Informational Architecture Perspective

Este estudo estende o modelo clássico do Mundo de Margaridas para exoplanetas de estrelas M através da lente da Teoria da Informação Semântica, introduzindo um quadro de "arquitetura de informação" que quantifica o feedback entre biosfera e ambiente para identificar novas biossinaturas agnósticas para a habitabilidade de exoplanetas.

Damian R Sowinski, Gourab Ghoshal, Adam Frank2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ
⚛️ fenomenologia

Prompt photon production in a bremsstrahlung in proton-proton collisions at s\sqrt{\mathbf{s}}=10 GeV NICA energies

Este artigo investiga as dependências cinemáticas e os efeitos de polarização na seção de choque diferencial e na assimetria de duplo spin da produção de fótons prompt via bremsstrahlung em colisões próton-próton nas energias do NICA de s=10\sqrt{s}=10 GeV, observando que, embora esse processo constitua uma pequena fração (0,03%) do rendimento total de fótons prompt, ele exibe sensibilidade significativa à polarização do próton em altos momentos transversais.

Mohsun Rasim Alizada, Azar Inshalla Ahmadov2026-05-22✓ Author reviewed ⓘ
🔢 matemática

A generalization of the Erd\H{o}s-Sierpinski conjecture

Este artigo investiga a equação σ(n+1)=kσ(n)\sigma(n+1) = k\sigma(n) combinando generalizações combinatórias dos números Zumkeller com técnicas avançadas da teoria dos números probabilística para provar que o conjunto de soluções tem densidade natural nula com um limite superior explícito de O(x/log⁡log⁡log⁡x)O(x/\sqrt{\log \log \log x}), ao mesmo tempo que estabelece a infinitude condicional para o caso k=2k=2 sob a Hipótese H de Schinzel.

Amirali Fatehizadeh2026-05-22✓ Author reviewed ⓘ
⚛️ teoria de altas energias

Entanglement viscosity to entropy density ratio for spin-3/2 theory

Este artigo investiga a universalidade da razão entre viscosidade de emaranhamento e densidade de entropia para campos de spin-3/2 na teoria de Rarita-Schwinger-Adler, revelando que, embora ambas as grandezas possam ser negativas (resultando numa razão que satura o limite de KSS), uma abordagem baseada no operador de densidade de Zubarev confirma uma entropia positiva, esclarecendo assim a origem da negatividade e destacando as características de teoria de campo conformal da teoria.

R. V. Khakimov, G. Yu. Prokhorov, O. V. Teryaev2026-05-22✓ Author reviewed ⓘ