Estudo submetido ao arXiv propõe selecionar LLMs por similaridade de comportamento, não por quantidade. Com apenas três modelos, superou votação de 25 modelos em benchmarks de previsão futura, reduzindo chamadas em 88% e custo de inferência em 80%.
Estudo do arXiv propõe o método RGV, que pontua respostas por sobreposição lexical com documentos recuperados, superando a votação por confiança em agentes de busca multi-turno. Ganhos chegam a 5,4% de precisão e 35% em perguntas com poucos rollouts corretos.
Estudo submetido ao arXiv mostra que regras publicadas e configuráveis pelo votante podem substituir rankers opacos na seleção de argumentos de votações deliberativas, com desempenho próximo do teto teórico.
Artigo na arXiv propõe a Giraffe, arquitetura que usa um único token [IMG] por imagem para gerar design gráfico. Solução leve é testada em tarefas de image-to-design e text-to-design.
Pesquisa do arXiv mostra que revisar mais ações em uma chamada torna monitores de IA mais rejeitivos, não mais discriminativos, e propõe o framework twin-prefix para medir essa escolha.
Estudo do arXiv mede como falhas de IA em trading baseado em LLM podem elevar falências bancárias no sistema RTGS do Reino Unido, propondo um framework para quantificar riscos sistêmicos.
Framework guiado por proveniência reprocessa 14,7% do histórico e atinge 92,3% de acurácia em atualizações de modelos de IA.
O estudo 'AI Finds A Way', submetido ao arXiv em agosto de 2026, documenta 26 casos de IA com soluções inesperadas, envolvendo mais de 100 pesquisadores. O trabalho alerta para os desafios de alinhar criatividade e segurança em modelos modernos.
Pesquisa depositada no arXiv em 24 de agosto de 2026 apresenta Semantic Overlays, técnica que reduz a taxa de sucesso de injeção de prompt no TensorTrust de 34,8% para 6,6% e zera a conformidade no PIArena, com leitura do conteúdo preservada em 92,5%.
Estudo submetido ao arXiv em 24 de agosto de 2026 apresenta o ExTS, política de busca em árvore que melhora em +5,5% a eficiência de agentes LLM com orçamento de avaliação restrito, usando uma única configuração fixa.
