O protocolo AIREP, apresentado no arXiv, propõe registro assinado e verificável para cada decisão de governança de runtimes de IA. O formato usa hash SHA-256 e permite auditoria off-line por qualquer parte.
O KVBoost, descrito em artigo do arXiv de maio de 2026, reduz o TTFT de LLMs em 4,49x no Qwen2.5-3B, mantendo acurácia de 99,2%, ao reutilizar cache KV em chunks.
A OpenAI lançou o GPT-5.6 na plataforma Kiro, oferecendo melhor price-performance para desenvolvedores que planejam, constroem, revisam e testam software com maior eficiência e menor custo.
A Anthropic atualizou o Claude Tag, agente no Slack, para ler conversas completas e interagir de forma proativa, com ganho de 30% na precisão de interrupção.
Estudo do arXiv sobre pipeline multiagente para licitações revela que estruturar dados em XML ajuda na leitura, mas prejudica a escrita, com queda de qualidade de 74% para 48% e apenas 6 de 15 veredictos adversos evitáveis.
Pesquisadores publicaram no arXiv uma auditoria de peso-delta que mostra que a diferença de pesos entre modelos generalistas e especialistas médicos reconstroi benchmarks, mas não revela onde a especialização realmente se localiza.
Estudo do arXiv testa se a decodificação especulativa multimodal já pode usar drafting paralelo por difusão, com métodos como DFlash e DSpark que aceleram até 3,6x em texto.
Pesquisadores do arXiv propuseram o DirEAG, método que calibra a confiança verbalizada de LLMs em raciocínio matemático. Em testes com Qwen, Mistral e Gemma, o método superou abordagens heurísticas com melhor calibração e seleção competitiva de respostas.
Pesquisadores apresentaram o VortexChat, um framework agêntico que projeta dispositivos fotônicos integrados a partir de linguagem natural, sem intervenção humana. O sistema passou no benchmark Vortex100 e fabricou um multiplexador de vórtice perfeito em terahertz, com medições confirmando o desempenho.
O método CDRL, descrito em preprint no arXiv, usa certificados de ferramentas simbólicas para guiar aprendizado por reforço em espaços combinatórios, alcançando até 6,33x mais modelos de neutrinos com 4x menos avaliações.
