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Más historias
9 historiasInnovación
Study identifies when neural-network surrogates improve optimization
A new arXiv preprint argues that neural-network surrogates help optimization only when they assist candidate selection within a bounded neighborhood and leave the underlying acceptance mechanism intact.arxiv.orgInnovación
AFDBench tests whether AI can write National Weather Service forecast discussions from weather data
A new preprint introduces AFDBench, a benchmark for testing whether language models can turn structured AI weather forecasts into accurate, professionally written National Weather Service discussions.arxiv.orgInnovación
Preprint explains what reinforcement learning changes inside language models
A new preprint breaks down reinforcement-learning post-training for language models, examining how rewards, prompts, model scale and prior behavior shape the results.arxiv.orgInnovación
MacroAgent uses LLM-designed heuristics to improve chip macro legalization
An arXiv preprint describes MacroAgent, a four-stage framework that uses large language models to discover contour algorithms for arranging large circuit components. The authors report improved layout regularity, shorter routed wirelength and better end-to-end results on TILOS, Chipyard and Cadence Innovus evaluations.arxiv.orgInnovación
Paper proposes adaptive graph-or-language handoffs for multi-agent LLMs
Routed Graph Handoff uses a lightweight language-model router to choose between structured dependency graphs and natural-language messages when AI agents delegate tasks.arxiv.orgInnovación
DataKernelBench prueba si los LLM pueden optimizar las consultas de la base de datos de GPU
Un nuevo punto de referencia evalúa si los modelos de lenguaje pueden generar y mejorar el código de GPU para consultas de estilo de base de datos, y el documento informa aceleraciones de hasta 2,11 veces en una GPU H100 y 2,54 veces en cuatro GPU H100.arxiv.orgSeguridad
Paper reports bit-flip attack that can drive mixture-of-experts LLMs into long generation loops
A paper accepted at EMNLP 2026 reports that flipping routing-layer bits in mixture-of-experts language models can sharply inflate output length, potentially creating an availability and inference-cost risk.arxiv.orgInnovación
Claim-locked reporting aims to keep AI-generated scientific claims tied to evidence
An arXiv preprint proposes fixing a report’s evidence, numbers, directions and permitted wording before an LLM generates connective prose. The authors report higher cross-run reproducibility than a hybrid template in fMRI and randomized-trial reporting, alongside lower observed token use and median latency in one…arxiv.orgInnovación
ClueWeaver uses dual-agent reasoning to help compact LLMs analyze long narratives
A newly submitted paper presents ClueWeaver, a reward-trained framework that divides long-narrative question answering between evidence retrieval and interpretation in compact, locally deployable language models.arxiv.org
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