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Artigos revisados por autores

Artigos cujos autores originais revisaram nossa explicação em linguagem simples.

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1470 artigos revisados por autores · 1211–1220 / 1470

🤖 IA

Scam2Prompt: A Scalable Framework for Auditing Malicious Scam Endpoints in Production LLMs

O artigo apresenta o Scam2Prompt, um framework escalável que revela uma vulnerabilidade de segurança crítica e agravante em Modelos de Linguagem de Grande Porte em produção, onde prompts automatizados derivados de sites de golpes maliciosos desencadeiam com sucesso a geração de código prejudicial em até 47,3% dos casos em múltiplos modelos, tornando as medidas de segurança atuais, como guardrails e RAG, insuficientes.

Zhiyang Chen, Tara Saba, Xun Deng, Xujie Si, Fan Long2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

Distributional Learning of Context-Free Languages under Fixed Finite-Monoid Typing

Este artigo estabelece que as linguagens livres de contexto substituíveis sob uma tipagem fixa de monoide finito podem ser identificadas no limite a partir de dados positivos, com construção e atualização de hipóteses executadas em tempo polinomial no tamanho da amostra para a classe geral de tipo fixo e uma garantia completa de tempo e dados polinomiais (incluindo um limite polinomial no tamanho da amostra característica) para a subclasse linear, por meio de uma teoria de reconstrução tipada finita construída em torno de uma gramática de hipótese canônica derivada de um conjunto finito de observações.

Takayuki Kuriyama2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
🧬 biologia

Latent-Space Causal Discovery from Indirect Neuroimaging Observations

Este artigo apresenta o INCAMA, um framework consciente da física que combina a inversão no espaço latente com um codificador Mamba consciente de atrasos para recuperar estruturas neurais causais direcionadas a partir de sinais de neuroimagem distorcidos, demonstrando desempenho superior às linhas de base tanto em simulações quanto em dados reais de fMRI.

Sangyoon Bae, Miruna Oprescu, David Keetae Park, Shinjae Yoo, Jiook Cha2026-05-11✓ Author reviewed ⓘ
🔢 matemática

A Quadratic-Form Representation of the Scalar Casimir Trace from Codimension-Three Riesz Reduction

Este artigo estabelece uma representação em forma quadrática do traço escalar de Casimir, derivando um kernel de Green induzido a partir de uma redução de Riesz de codimensão três, o que permite que a expectativa da energia de uma fonte gaussiana regularizada pelo calor reproduza exatamente o traço e confirme os resultados padrão de parte finita em geometrias de placas paralelas de Dirichlet.

Irshadullah Khan, Bilal Khan2026-05-11✓ Author reviewed ⓘ
⚛️ relatividade geral

Black holes at a finite distance: Quasi-local restricted phase space formalism

Este trabalho estende o formalismo do espaço de fase restrito para regimes quasi-locais com observadores estáticos em distâncias finitas, demonstrando que os buracos negros de RN nesse cenário exibem comportamentos termodinâmicos e transições de fase notavelmente semelhantes aos buracos negros de RN-AdS assintóticos, incluindo transições do tipo Hawking-Page no limite neutro, desde que seja incluído um par extra de variáveis termodinâmicas (pressão e área de fronteira).

Bai-Hao Huang, Liu Zhao2026-05-11✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrofísica

An HST Wide Field Survey of the Galactic Bulge: Overview, Strategy, and First Results

Este artigo apresenta uma visão geral, uma estratégia de observação e resultados iniciais de um levantamento coordenado de imagens do HST cobrindo 1,1 graus quadrados no Bojo Galáctico, projetado para criar um conjunto de dados legado de alta resolução que aumentará significativamente o retorno científico do próximo Levantamento de Domínio Temporal do Bojo Galáctico do Nancy Grace Roman.

Sean K. Terry, Jay Anderson, Charles A. Beichman, David P. Bennett, Aparna Bhattacharya, Jean-Philippe Beaulieu, B. Scot (…)2026-05-11✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrofísica

You Only Stack Once (YOSO): A Motion-Filtered, Deep-Learning Framework for Detecting Faint Moving Sources

O artigo apresenta o You Only Stack Once (YOSO), um novo pipeline de aprendizado profundo que utiliza um Filtro de Movimento Gaussiano para detectar com eficiência objetos do Sistema Solar fracos e de movimento lento, com uma taxa extremamente baixa de falsos positivos, oferecendo uma alternativa escalável aos métodos tradicionais de shift-and-stack para levantamentos astronômicos em grande escala.

Nitya Pandey, César Fuentes, Pedro Bernardinelli, Valeria Frías, Colin Orion Chandler, David E. Trilling, Matthew J. Hol (…)2026-05-11✓ Author reviewed ⓘ