HERMES é um substrato de rotulagem derivado de dados que usa uma Transformação Semântica Aprendida e quantização vetorial residual em 3 estágios para anotar documentos em um código de grosseiro a fino com até aproximadamente 130k células.
O artigo apresenta um backend simbólico redesenhado para o AM-Parser que utiliza tipos dirigidos CCG para lidar melhor com distinções direcionais em tarefas de generalização estrutural, como mudanças na posição do modificador.
Um usuário demonstra um pipeline de inferência desagregado usando um DGX Spark para prefilling e uma máquina Strix Halo para geração de tokens, alcançando acelerations significativas para cargas de trabalho de contexto longo. Ao descarregar o processamento intensivo de prompts para o DGX e aproveitar a largura de banda de memória do Strix para decodificação, a configuração supera a degradação de desempenho observada ao rodar sozinho no Strix.
Este relatório técnico apresenta um framework "Certify-then-Rectify" que combina a velocidade dos grafos HNSW (Hierarchical Navigable Small World) com garantias teóricas de correção. O método avalia dinamicamente a qualidade da busca e escala para um algoritmo de recuperação exata se necessário, garantindo precisão no pior caso.
O artigo apresenta o SkillFuzz, uma abordagem de teste sem execução projetada para descobrir intenções implícitas em mercados abertos de habilidades onde habilidades individualmente benignas podem interagir para redirecionar agentes para objetivos não intencionais. Ao formular essa descoberta como um problema de fuzzing sobre composições de habilidades, o método extrai contratos estruturados e utiliza Busca em Árvore de Monte Carlo guiada por contratos para priorizar combinações potencialmente conflitantes.
O artigo argumenta que as disciplinas literárias fornecem ferramentas indispensáveis para construir uma IA com alfabetização cultural, abordando as limitações dos grandes modelos linguísticos monolíngues.
Este artigo detalha a participação do HULAT2-UC3M na trilha espanhola do MER-TRANS 2026, uma tarefa compartilhada sobre tradução multilíngue de texto fácil de ler. A equipe submeteu três execuções totalmente automáticas comparando um fluxo de trabalho multi-agente contra uma linha de base linear para avaliar estratégias de simplificação.
Os autores apresentam o MEDIAREF, um repositório de conhecimento publicamente disponível de documentos da web projetado para permitir a avaliação reproduzível e de baixo custo das verificações de antecedentes na mídia (MBC). Esta ferramenta aborda a dependência de APIs de busca proprietárias e caras nas abordagens recentes de raciocínio crítico sobre fontes.
Um estudo analisando pesquisas em PLN de 2010 a 2026 encontra que o centro de gravidade disciplinar está se deslocando à medida que os avanços do Large Language Model borram as linhas entre PLN e Machine Learning geral.
Este estudo avalia se quatro grandes modelos de linguagem de ponta (GPT, Claude Opus, Gemini e GLM) podem aproximar-se do julgamento de especialistas ao avaliar respostas curtas a comandos de Linux/bash. A pesquisa demonstra que prompts estruturados melhoram significativamente o acordo com avaliadores humanos, estabelecendo um framework para avaliação assistida por IA na educação em computação.
O artigo apresenta o EvoPolicyGym, um benchmark projetado para avaliar como os agentes melhoram iterativamente políticas executáveis por meio de feedback dentro de um orçamento de interação fixo. Esse ambiente controlado aborda as limitações das avaliações existentes que frequentemente reduzem o processo a pontuações finais ou o confundem com o progresso da engenharia de software.
Este artigo argumenta que o uso de PLN para quantificar fenômenos culturais é uma prática material-discursiva onde o aparelho constitui ativamente a realidade que mede, em vez de registrá-la passivamente.
Este estudo investiga se os paradigmas atuais de escalabilidade de modelos de linguagem podem fechar lacunas de fidelidade em simulações sociais através do modelamento de opiniões, simulação comportamental e previsão longitudinal. Usando 85 modelos transformadores Qwen3 treinados no corpus DCLM sob orçamentos fixos de computação de $10^{18}$ a $10^{20}$ FLOPs, os autores analisam a relação entre a escala da computação e a precisão da simulação.
Os autores apresentam o TestEvo-Bench, um benchmark ao vivo projetado para avaliar quão bem os agentes de automação de testes lidam com a co-evolução do código e dos testes. Ele aborda limitações em benchmarks existentes ao fornecer tarefas executáveis ancoradas em históricos reais de commits com configurações de ambiente.
Este estudo investiga como as características vocais e acústicas influenciam o apelo dos audiolivros, analisando dados do LibriVox. Estabelece uma associação robusta entre as qualidades da narração e as métricas de consumo, mesmo após considerar os efeitos do título.
Os autores propõem o VRRL, um framework de aprendizado por reforço projetado para permitir que modelos de visão e linguagem realizem autoreflexão visualmente fundamentada durante o raciocínio em cadeia de pensamento.
Os autores propõem um método sem treinamento para mitigar ataques tipográficos em codificadores visuais baseados em CLIP, onde o texto irrelevante tende as representações visuais em direção ao significado léxico. Ao usar interpretações baseadas em amostragem e mineração de circuitos, a abordagem isola componentes específicos do Vision Transformer responsáveis por codificar essa informação léxica indesejada.
Pesquisadores introduzem o DramaSR-532K, um benchmark em larga escala com 532K linhas de diálogo anotadas para mais de 900 personagens, e propõem o DramaSR-LRM para melhorar o reconhecimento do falante em dramas de TV de longa duração.
Este estudo investiga como a estrutura social influencia as expressões públicas de agentes LLM, comparando suas declarações públicas com respostas fora do registro (OTR) dentro de um framework de debate de dois canais. A pesquisa demonstra que configurações que induzem alinhamento causam divergência sistemática entre esses canais, com a divergência de decisões aumentando de uma linha de base de ~3% para cerca de 40% em 10 modelos e múltiplos cenários.
O artigo aborda a persistência de saídas inseguras em modelos de linguagem grandes durante a implantação e propõe uma solução de monitoramento em tempo real. Introduz um monitor simples que converte sinais do verificador de um modelo externo em decisões de alarme por meio de limiarização, com limiares calibrados via controle de risco.