Publicado em 29 de junho de 2026, o relato descreve o SHIFT, que acrescenta gates aprendíveis às ativações de redes FFN para equilibrar contexto recuperado e conhecimento paramétrico em situações de conflito.
Publicado em 29 de junho de 2026, o registro apresenta Strix como uma ferramenta open source de teste de intrusão com IA para localizar e corrigir vulnerabilidades em aplicações.
Publicado em 29 de junho de 2026, o registro apresenta o VulHunt, framework da equipe de REsearch da Binarly, e menciona uma série de posts com um exemplo de detecção de execução remota de código no rsync.
Publicado em 28 de junho de 2026, o trabalho analisa representações durante somas com vários operandos e propõe uma explicação geométrica para carries e erros aritméticos em LLMs.
Publicado em 28 de junho de 2026, o trabalho da Quarkslab descreve a análise do chip MJA1, do tráfego I2C e do firmware, e avalia suas propriedades de segurança.
Publicado em 28 de junho de 2026, o texto do Google Research examina como o raciocínio pode ajudar LLMs a acessar conhecimento armazenado em seus pesos.
Atualizado em 28 de junho de 2026, o repositório exploit_me oferece um aplicativo vulnerável ARM/AARCH64 para prática de exploração no estilo CTF. O autor afirma ter removido símbolos óbvios para fine-tuning de LLMs.
Publicado em 28 de junho de 2026, o resumo apresenta uma proposta da ICLR para suavizar temporalmente rewards entre etapas de agentes de aprendizado por reforço baseado em modelos.
Publicado em 28 de junho de 2026, o resumo afirma que FUTEX_PRIVATE_FLAG pode reduzir a latência de locks entre threads do mesmo processo ao permitir que o kernel ignore uma tabela hash global compartilhada.
Um paper propõe incluir avaliadores no autoaperfeiçoamento recursivo de agentes, em vez de presumir que verificadores, benchmarks ou dados rotulados permaneçam fixos.
Uma página atribuída a Brendan Gregg reúne livros selecionados de diversas áreas da computação e pode ajudar engenheiros a encontrar recomendações de leitura.
O método divide critérios em perguntas de sim ou não e agrega as respostas em pontuações multidimensionais. Segundo o relato, sem treinamento, igualou ou superou dois métodos em três conjuntos de dados.
Uma referência prática para explorar Linux perf (perf_events) na análise de desempenho e no debugging de sistemas Linux, com fontes de eventos variadas.
Artigo relata o treinamento de um Transformer de 8 bilhões de parâmetros com difusão mascarada bidirecional em 12 trilhões de tokens e compara seus resultados com modelos autoregressivos.
Em artigo publicado em 27 de junho de 2026, Brendan Gregg aborda as limitações da utilização de CPU como métrica para avaliar o desempenho de sistemas.
Publicado em 27 de junho de 2026, o survey e uma lista relacionada tratam de como agentes em produção transformam traces de interação em capacidades duráveis, da self-evolution à meta-evolution.
Post de 27 de junho de 2026 explica a estrutura _TOKEN do kernel do Windows e sua relação com identidade, atributos de segurança e escalação de privilégios.
Artigo analisa a evolução da memória de agentes de modelos de linguagem e aponta limites comuns nas avaliações atuais, que tendem a usar métricas de tarefas completas e tratar a memória como uma caixa-preta.
Uma aula de Anton Burtsev, da University of California, Irvine, trata de linking e loading com código independente de posição, tema relevante para layout de executáveis e hardening de segurança.