Notícias de IA e infraestrutura
Filtrar por tipo: Pesquisa273
- há 18 dias
arxiv.orgCamadas de treinamento em tempo de teste para sequências
Artigo publicado em 24 de setembro de 2026 apresenta camadas de modelagem de sequências com complexidade linear e estados ocultos atualizados por aprendizado autossupervisionado.
Camadas esparsas e looping na escala de modelos de linguagem
Artigo publicado em 26 de setembro de 2026 compara Transformers padrão e Mixture-of-Experts, com e sem looping, e aponta vantagem de escala para modelos Looped-MoE.
CAMI avalia índices para RAG sob orçamento limitado
Publicado em 30 de junho de 2026, o artigo CAMI propõe selecionar índices de enriquecimento semântico para pipelines de ingestão considerando objetivos de recuperação e custo computacional.
CMDR avalia busca multimodal entre páginas de documentos
Publicado em 8 de julho de 2026, o artigo apresenta o CMDR e o CMDR-Bench para recuperar páginas relevantes em documentos multimodais, incluindo consultas que dependem de contexto entre páginas.
- há 18 dias arxiv.org
CodeMidas propõe gerar tarefas de RL a partir de código
Em 21 de setembro de 2026, a CodeMidas apresentou um pipeline que converte funcionalidades de projetos open source em ambientes executáveis de aprendizado por reforço para programação.
- há 18 dias openreview.net
Como agentes podem aprender com traces de interação
Survey publicado em 27 de junho de 2026 aborda como agentes em produção transformam traces de interação em capacidades duráveis, da autoevolução à meta-evolução.
- há 18 dias arxiv.org
Como ampliar LLMs congelados para compreender áudio
Um paper datado de 28 de setembro de 2026 propõe injetar vetores condicionados por áudio no KV cache de um LLM congelado, sem ajustar os pesos do modelo.
- há 18 dias arxiv.org
Como avaliar a memória de agentes de IA
Artigo publicado em 26 de junho de 2026 analisa sistemas de memória para agentes e aponta que avaliações existentes costumam tratar a memória como uma caixa-preta.
Como avaliar atenção eficiente em modelos híbridos
Publicado em 16 de junho de 2026, o artigo analisa atenção de janela deslizante e mixers recorrentes em modelos de linguagem híbridos, com foco em escalabilidade, mecanismos e decisões de arquitetura.
Como avaliar gargalos na inferência autorregressiva
Um paper da ICLR 2026 aborda um gargalo na decodificação de modelos probabilísticos Transformer. Empresas podem medir o desempenho da inferência e identificar oportunidades de otimização.
- há 18 dias arxiv.org
Como avaliar RL assíncrono no pós-treinamento de agentes
Um post publicado em 9 de julho de 2026 aborda RL assíncrono para pós-treinamento de modelos de linguagem, atualizações conforme chegam rollouts e técnicas de estabilidade.
Como comparar abordagens de RAG em dados semiestruturados
Paper publicado em 25 de junho de 2026 apresenta um framework para comparar quatro abordagens de RAG em nove cenários padronizados.
Como distribuir capacidade em agentes de busca hierárquica
Artigo publicado em 9 de julho de 2026 examina funções de delegação e execução em agentes de busca hierárquica e aponta a decomposição de tarefas como principal gargalo de desempenho.
- há 18 dias arxiv.org
Como distribuir o reinforcement learning entre camadas de LLMs
Preprint publicado em 15 de julho de 2026, investiga como a adaptação por reinforcement learning se distribui entre camadas transformer durante o post-training de LLMs.
Como LLMs representam somas e erros aritméticos
Artigo publicado em 28 de junho de 2026 analisa representações internas durante somas com vários operandos e propõe um modelo geométrico para explicar erros aritméticos.
- há 18 dias net.in.tum.de
Como observar o percurso de pacotes no kernel Linux
Publicada em 27 de junho de 2026, a publicação trata do caminho percorrido por pacotes no kernel do Linux e da utilidade desse conhecimento para analisar o comportamento da rede.
Como reduzir custo e latência em aplicações com LLMs
Artigo de 10 de julho de 2026 explora alternativas a cadeias longas de raciocínio para equilibrar precisão, contexto, custo computacional e latência.
- há 18 dias arxiv.org
Como reduzir divergências entre treino e inferência em RL para LLMs
Um artigo publicado em 30 de junho de 2026 aborda probabilidades inconsistentes entre engines de treino e inferência e descreve TIS e rejeição de checkpoints quando as recompensas divergem.
Como testar consultas de n-gramas em modelos de linguagem
Uma publicação técnica datada de 25 de agosto de 2026 descreve o Engram, módulo que recupera embeddings de n-gramas e pode transferir sua tabela de consulta para a CPU com pouca lentidão na inferência.
- há 18 dias arxiv.org
Como verificar as recompensas de agentes de código
Paper de 11 de julho de 2026 analisa quatro designs de verificação de recompensas e aponta que nenhum resolve sozinho o desafio de avaliar agentes de código com confiabilidade.
Compartilhamento de projeções QKV em Transformers
Artigo publicado em 2 de julho de 2026 avalia variantes que compartilham projeções de atenção e relata que igualar key e value foi excessivo para os LLMs ternários pequenos do autor.
- há 18 dias arxiv.org
Compressão leve reduz vetores em sistemas ColBERT
Publicado em 8 de julho de 2026, o paper descreve um ajuste fino com consciência de pooling e k-means para reduzir vetores de tokens por documento em modelos ColBERT, sem perda de precisão segundo a publicação.
CTM-AI explora uma arquitetura de IA inspirada em consciência
Publicado em 25 de agosto de 2026, o artigo apresenta o projeto inicial CTM-AI, que aplica a Conscious Turing Machine à arquitetura de IA, sem relatar resultados de benchmarks.
Depth-wise batching em modelos recorrentes: como avaliar
Um post publicado em 2 de setembro de 2026 descreve como sobrepor requisições em diferentes profundidades recorrentes pode melhorar a utilização de modelos com computação adaptativa.
DepthBench propõe avaliar a profundidade computacional em Transformers
Apresentado em 29 de setembro de 2026, o DepthBench compara métodos de fluxo de informação e examina se eles ajudam Transformers mais profundos a aproveitar suas camadas de forma eficaz.
- há 18 dias arxiv.org
Destilação de LLMs black-box com GAD
Artigo datado de 13 de setembro de 2026 apresenta um método on-policy para destilar modelos usando apenas as respostas textuais de um teacher proprietário.
Destilação de Transformers para modelos Mamba
Paper de 29 de setembro de 2026 estuda a transferência de conhecimento de Transformers pré-treinados para modelos de espaço de estados, como o Mamba.
Diffusion-GR2 acelera reranking com raciocínio
Um post datado de 2 de julho de 2026 relata que o Diffusion-GR2 alcança acurácia de ranking próxima à de um modelo autoregressivo, com decoding 2,4–3,5 vezes mais rápido.
- há 18 dias arxiv.org
DiscoBench testa agentes de busca diante de pedidos ambíguos
Publicado em 29 de junho de 2026, o DiscoBench avalia se agentes de busca com modelos de linguagem lidam com solicitações vagas, incompletas ou factualmente incorretas em tarefas de recuperação e raciocínio em várias etapas.
- há 18 dias arxiv.org
Distilação em duas fases para modelos multitarefa
Paper de 30 de junho de 2026 estuda como consolidar especialistas de aprendizado por reforço em um modelo multitarefa usando distilação off-policy e on-policy.
- há 18 dias arxiv.org
Dockerless propõe verificar patches sem execução
Publicado em 30 de junho de 2026, o paper descreve um verificador que avalia patches de agentes de programação sem executá-los. A proposta mira a seleção de trajetórias para SFT e a geração de recompensas para RL, como alternativa à configuração de ambientes por repositório.
- há 18 dias arxiv.org
DreamSmooth suaviza recompensas esparsas em RL
Apresentado em um paper da ICLR publicado em 28 de junho de 2026, o DreamSmooth aplica suavização temporal às recompensas em model-based RL e foi avaliado em RoboDesk e Shadow Hand.
- há 18 dias arxiv.org
Dual-Cache: compartilhamento de contexto entre LLMs
Paper publicado em 26 de setembro de 2026 apresenta um protocolo latente para transferir informações entre modelos heterogêneos, convertendo o KV cache e adicionando mistura conjunta entre camadas.
- há 18 dias arxiv.org
EfficientRollout acelera rollouts de RL para LLMs
Paper de 5 de julho de 2026 descreve speculative decoding autoespeculativo com adaptação ao sistema e relata até 19,6% mais rapidez na geração de rollouts.
Embeddings de relevância para recuperar candidatos
Paper da Yandex, publicado em 7 de julho de 2026, descreve embeddings de consultas e itens para recuperar candidatos com eficiência quando calcular relevância é caro.
- há 18 dias arxiv.org
EnvACE ensaia o mundo para treinar agentes
Publicado em 9 de agosto de 2026, o artigo descreve um método de reinforcement learning que substitui interações com ambientes externos por ensaios internos durante o treinamento de agentes.
- há 18 dias arxiv.org
Escala da taxa de aprendizado em LLMs pode ser não linear
Artigo publicado em 30 de junho de 2026 avalia taxas de aprendizado em modelos GPT-2 de 22 milhões a 707 milhões de parâmetros, treinados com 5 bilhões a 100 bilhões de tokens.
- há 18 dias usenix.org
Estudo aponta código sobreposto em sistemas de filtragem de rede
Artigo do USENIX Security relata sobreposição entre código vazado da Geedge Networks e o Grande Firewall da China, incluindo injeção de DNS e de pacotes RST.
- há 18 dias arxiv.org
EvoRec propõe agentes para otimizar recomendações
Publicado em 30 de junho de 2026, o paper apresenta um framework multiagente que busca reduzir a otimização manual de sistemas de recomendação, retendo metodologias entre iterações e explorando ideias além de um espaço predefinido.
ExploitGym avalia agentes de IA em exploração de vulnerabilidades
A pesquisa ExploitGym propõe avaliar se agentes de IA conseguem transformar vulnerabilidades em impactos como acesso não autorizado a arquivos ou execução de código.
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