Busca semântica do LinkedIn ganha novo framework com GPU e sobe precisão
O LinkedIn publicou um novo framework de busca semântica com GPU que elevou a precisão de consultas exploratórias de 63,7% para 79,0% em teste A/B com usuários reais.
Oculi: plataforma com IA automatiza análise de risco de crédito
Estudo no arXiv apresenta o Oculi, plataforma conversacional que automatiza a análise de risco de crédito com agentes de IA. Em teste com carteira de hipotecas de mais de 200 variáveis, a ferramenta encontrou segmentos de risco que passariam despercebidos na exploração manual.
Degradação desigual em modelos de linguagem ternários
Pesquisa do arXiv converte o Qwen3.5-0.8B no modelo ternário Cloe, que preserva 77,1% da performance média em dez tarefas, mas perde conhecimento factual especializado.
PermitGPT: IA generativa prevê riscos e licenças na construção civil
Pesquisa do arXiv descreve o PermitGPT, pipeline de IA generativa que unifica previsão de riscos, licenças e impacto comunitário na construção civil, usando 90 mil registros de Nova York e três modelos de linguagem abertos.
Técnica SSTD resolve dilema do pós-treinamento de IA em domínios específicos
Pesquisa do arXiv mostra que a técnica SSTD permite treinar um modelo de IA para tarefas específicas sem perder suas capacidades gerais, aumentando a pontuação em testes em até 5 pontos.
MAGG: o framework que governa a memória de agentes de IA
Um estudo do arXiv propõe o MAGG, framework que governa a construção de knowledge graphs para agentes de IA. No MuSiQue, o MAGG supera o Microsoft GraphRAG por 9,0 pontos de exact-match; no SciERC, o strict triple F1 sobe 47%.
reSolve: nova técnica de IA auto-evolui habilidades com 74,9% de precisão
O framework reSolve, descrito em artigo no arXiv, fez um modelo barato de IA auto-evoluir skills até 74,9% de mean-of-3, superando em 14,8 pontos a curadoria humana e batendo o melhor resultado oficial do GPT-5.5/OpenHands.
IA usa preferências para melhorar alocação de transplantes de coração
Pesquisadores propuseram um algoritmo que aprende preferências sobre resultados de transplantes de coração, alcançando 0,95 de eficiência ante 0,54 da política atual.
RegDivergence-101: benchmark de IA para conflitos entre FDA e EMA
Pesquisadores lançaram o RegDivergence-101, um benchmark com 101 pares de exigências da FDA e da EMA para classificar concordância, divergência ou silêncio regulatório. No teste, o Claude Haiku alcançou 0,830 de macro-F1, superando métodos de grafo e lexical.
C3-UniMM: framework causal para unificar modelos multimodais
Pesquisadores publicaram no arXiv o C3-UniMM, um framework que propõe usar um grafo causal estruturado para unificar compreensão e geração multimodal, prometendo superar os modelos atuais.