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Este artigo desafia a suposição de que a baixa informação mútua entre entradas e representações implica compressão geométrica, revelando, em vez disso, uma relação complexa e não linear onde a generalização atua como um fator de confusão em vez de uma consequência direta.
O artigo apresenta o BabelJudge, um benchmark de código aberto e um framework de auditoria de confiabilidade que avalia modelos de LLM-as-a-Judge através de múltiplas línguas e trajetórias de agentes ao gerar rótulos de padrão ouro por meio de perturbações controladas para expor modos de falha ocultos, como vieses de posição e de verbosidade, que métricas de acurácia bruta não conseguem capturar.
Este artigo investiga as semelhanças e diferenças entre histórias geradas por LLM e escritas por humanos ao aplicar definições narratológicas para analisar oito dimensões intrincadas de caracterização de personagens, visando determinar se os modelos de IA produzem personagens com variedade e profundidade comparáveis às de autores humanos.
Este artigo demonstra que modelos de linguagem pequenos, compactos e adaptados a tarefas (com menos de 3B de parâmetros) podem superar significativamente os LLMs de fronteira em zero-shot tanto na extração de relações gerais quanto literárias quando treinados em dados de domínios específicos, oferecendo uma alternativa eficiente em termos de hardware e privada sem exigir escalonamento generativo.
Este artigo demonstra que ondas de helicon lançadas externamente podem suprimir eficazmente o crescimento de elétrons fugitivos no tokamak DIII-D através do espalhamento de ângulo de pitch ressonante em configurações de antena ideais e não ideais, ao mesmo tempo que destaca que a ressonância anômala aumenta as populações de fugitivos e que desafios significativos de propagação permanecem para aplicações pós-disrupção.
Este artigo corrige uma suposição de complexidade falha no algoritmo do perceptron de espaço vetorial quântico e propõe dois novos algoritmos de plano de corte potencializados por computação quântica para o aprendizado de perceptron que utilizam a busca de Grover e a busca por caminhada quântica para estabelecer limites de complexidade aprimorados sob condições idealizadas.
Este artigo apresenta o SCENIC, um framework de ponta a ponta que permite a implantação de modelos transformer altamente eficientes, com escala inferior a 0,2B, em dispositivos IoT de borda com recursos limitados para a geração de comandos estruturados de casas inteligentes, alcançando uma precisão quase perfeita (99,0% EM@1) enquanto reduz significativamente o tamanho do modelo e a latência de inferência por meio de poda avançada, quantização e otimização consciente do hardware.
OTTER é um framework de red-teaming de caixa preta que demonstra a fragilidade das defesas de LLM baseadas em toxicidade ao otimizar prompts para evitar a detecção por meio de mudanças mínimas de tokens, alcançando, assim, um aumento significativo nas taxas de sucesso de ataque e oferecendo insights acionáveis para o endurecimento de classificadores.
Este artigo desafia as práticas padrão de PLN ao propor a hipótese da Inversão de Densidade de Emergência (EDI), que demonstra que o descarte de "ruído" de baixa densidade em anúncios de emprego negligencia indicadores antecedentes críticos de ocupações emergentes, conforme evidenciado pela rápida estabilização de funções inéditas relacionadas à IA, como Engenheiro de Prompt e Pesquisador de Segurança de IA, dentro do conjunto de dados analisado.
Este artigo introduz um arcabouço algébrico-linear unificado utilizando espaços duais para estabelecer teoremas gerais de existência e unicidade para vários problemas de interpolação, derivando fórmulas explícitas de bases duais que permitem a construção eficiente de interpolantes para aplicações que variam desde polinômios de Lagrange e splines de Hermite até interpolação trigonométrica e dados de sensores heterogêneos.