Um novo preprint no arXiv propõe re-pontuar documentos recuperados em RAG com base em causalidade, melhorando o rank médio de 2.88 para 1.25 em testes controlados. O método, sem treinamento, supera um reranker neural em cenários de keyword-stuffing e usa um portão de calibração para decidir quando aplicar.
Paper submetido ao arXiv em agosto de 2026 propõe o VisAdj, framework que aprende matrizes de adjacência de imagens node-link com transformer de line-graph, superando heurísticas KNN fixas.
Estudo do arXiv apresenta o Activation Controllability Benchmark e mostra que a maioria dos LLMs é capaz de modular o próprio residual stream, o que permite enganar monitores de segurança baseados em ativações.
Pesquisadores do arXiv demonstraram que o MobileViTv2 otimizado para smartphones tria câncer oral com 87,4% de sensibilidade e 97,2% de valor preditivo negativo, usando 30 mil imagens e superando modelos computacionalmente pesados.
Um estudo do arXiv analisou 2.265 condados dos EUA e quatro modelos de mobilidade, propondo duas métricas para medir o deslocamento de domínio geográfico. A transferibilidade depende tanto do modelo quanto das diferenças regionais.
Estudo submetido ao arXiv em agosto de 2026 propõe o framework CCT e o algoritmo CompPO para credit assignment em RL de LLMs. No Qwen3-4B, o CompPO alcançou 61,4% de acurácia, superando o GRPO em 7,6 pontos.
Revisão sistemática publicada no arXiv mapeia frameworks de IA explicável para classificação de séries temporais. Estudo identifica apenas seis ferramentas, duas métricas específicas e inconsistência entre métodos idênticos.
Paper no arXiv propõe workflow que combina RAG e Model Context Protocol para gerar e corrigir programas RAPID da ABB via simulação no RobotStudio, reduzindo erros de execução que validações estáticas não capturam.
Pesquisa submetida ao arXiv em agosto de 2026 comparou PEFT com LoRA, prompt tuning e prompt engineering para classificar discurso de ódio em Roman Urdu. O estudo testou quatro abordagens com dados limitados em idioma de baixos recursos.
Estudo da IBM publicado no arXiv descreve arquitetura de RAG com o acelerador Spyre em LinuxONE, reduzindo latência para menos de 2 segundos e mantendo dados sensíveis dentro do hardware.
