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Este artigo demonstra que a curadoria e a ordenação de fluxos de informações externas podem direcionar sistematicamente agentes de LLM para decisões adversariais, particularmente quando eles estão incertos, revelando que as avaliações de segurança devem auditar a camada de recomendação upstream em vez de testar o modelo isoladamente.
Este artigo demonstra que minimizar o trabalho irreversível em sistemas fracamente acionados sob restrições físicas na derivada do protocolo produz uma solução ótima global de velocidade de acionamento constante e um protocolo linear, um resultado derivado de uma equação de autovalor deslocada e confirmado por programação genética numérica.
Este artigo introduz um framework unificado de Aprendizado Profundo Informado pela Física que impõe tanto resíduos de equações diferenciais quanto limites informacional-teóricos para prever a entropia com precisão em sistemas termodinâmicos e financeiros, alcançando zero violações da Segunda Lei, eficiência de dados superior e a capacidade de identificar instabilidades de fase através de análise geométrica.
Este artigo demonstra que as falhas de segurança em contextos de baixos recursos decorrem de um desalinhamento na calibração de decisão, em vez de uma falta de representações de nocividade, e propõe um método para corrigir isso recalibrando portões de segurança de altos recursos existentes utilizando apenas alguns exemplos da língua alvo.
Este artigo estabelece, pela primeira vez, a convergência de algoritmos práticos de Ponto Proximal Inexato e de Tseng para resolver inclusões monotônicas em espaços de Hilbert sob erros não somáveis, ao alavancar regularização de Tikhonov, propriedades de contração e a teoria de continuidade-R.
Este artigo apresenta o ChartArena, um benchmark bilíngue abrangente que apresenta oito famílias de gráficos em cenários digitais, impressos e desenhados à mão com um protocolo de avaliação agnóstico ao formato, para avaliar sistematicamente e revelar as capacidades e limitações atuais de 26 principais modelos de linguagem de grande escala multimodais na análise de diversos tipos de gráficos.
Este artigo introduz o Fair Fine-tuning (FFt), um método que mitiga ataques de inferência de distribuição através do ajuste fino de modelos em dados complementares sob restrições de Igualdade de Oportunidades (Equalized Odds), provando teoricamente que a vantagem adversarial é limitada pela disparidade de equidade e demonstrando empiricamente reduções significativas no sucesso de ataques em diversos conjuntos de dados.
O JenBridge é um framework modular e inovador que aproveita um modelo generativo baseado em Transformer e um agente diretor impulsionado por LLM para produzir trilhas sonoras de vídeo de longa duração e alta fidelidade com transições naturais e narrativamente coerentes através de mudanças de cena, validadas pelo recém-proposto LVS Benchmark.
Este artigo identifica o "Colapso de Caminho Marginal" como um modo de falha crítico na orientação em tempo de inferência de modelos de difusão causado por cronogramas de ruído incompatíveis ou expoentes negativos, e propõe o framework de Correção de Caminho Adaptativa com Expoentes (ACE) para garantir matematicamente a existência do caminho e melhorar significativamente o desempenho em tarefas composicionais complexas, como o design de fármacos e a geração de imagens.
Este artigo demonstra que o perfil de abertura quantitativa do campo vetorial de um sistema não linear impõe limites inferiores necessários específicos à taxa de crescimento de retroalimentações estabilizadoras, revelando que a condição topológica de Brockett é fundamentalmente governada por requisitos de ganho quantitativos, em vez de ser meramente uma obstrução binária.