Um campo métrico para unir navegação robótica e buracos negros
Pesquisa no arXiv propõe um campo métrico contínuo treinado com uma única perda causal que descobre geometrias da navegação robótica ao horizonte de eventos de buracos negros.
TeXFix-Bench: benchmark avalia reparo de documentos por LLMs
Benchmark com 10.437 instâncias mostra que compilar não basta: 13,6% a 18,5% dos reparos aprovados alteram o conteúdo do documento; Typst é o formato mais difícil.
Por que IAs falham ao ler documentos longos: estudo aponta 3 causas
Estudo do arXiv localiza três modos de falha em sistemas de IA que leem documentos multi-página: representação, seleção e raciocínio. Visão é necessária, mas não substitui extração de texto, e integrar evidências entre páginas segue como principal gargalo.
DNSSE: método híbrido com LLM para verificar IA distribuída
Um artigo no arXiv propõe o DNSSE, método híbrido que usa LLM, execução simbólica e mutação estocástica para testar programas de IA distribuída. Nos benchmarks, a abordagem encontrou 2,9% mais bugs de concorrência e elevou a cobertura de branches de 68,6% para 91,6%.
IntelliAudit usa LLMs para avaliar controles de auditoria de TI
Pesquisadores apresentam o IntelliAudit, sistema multiagente que avalia evidências de auditoria de TI com LLMs e mantém a supervisão humana como condição de uso.
AndroidReality: agentes móveis de IA falham no mundo real
Pesquisadores apresentam o AndroidReality, framework que mede a robustez de agentes móveis de IA sob perturbações realistas de interface. O estudo mostra que o desempenho em benchmarks limpos não se mantém no mundo real e propõe um mecanismo de correção sem treinamento.
CausalNav: controlador com certificado de confiabilidade
Pesquisadores apresentam o CausalNav, um controlador que usa modelo de mundo causal com certificado de confiabilidade e se abstém de agir quando a previsão não é segura. O sistema liderou o ranking no estudo, e a conclusão central é que a abstenção certificada, mais que a precisão preditiva, foi o que tornou o modelo seguro de implantar.
SurgLAT: sistema de IA controla câmera laparoscópica robótica
Novo preprint submetido ao arXiv propõe controle autônomo de câmera laparoscópica com modelagem de atenção latente; o sistema foi validado em vídeos reais e em uma plataforma robótica física.
Capability Ladder: um guia para currículos de computação na era da IA
Pesquisa no arXiv propõe o Capability Ladder, framework de cinco níveis para atualizar currículos de computação na era da IA, com foco em realocação de tarefas e supervisão humana.
CMU-Drive e V2V-VLA: direção autônoma cooperativa em um modelo
Pesquisa divulgada no arXiv propõe o primeiro benchmark para direção autônoma cooperativa com modelos VLA, além de um modelo que integra planejamento, raciocínio em linguagem natural e comunicação entre veículos conectados em uma única passagem.