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cs.AI

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🤖 machine learning

The Obfuscation Atlas: Mapping Where Honesty Emerges in RLVR with Deception Probes

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे एक यथार्थवादी कोडिंग वातावरण में व्हाइट-बॉक्स धोखेबाज़ी डिटेक्टरों (white-box deception detectors) के विरुद्ध एआई प्रणालियों को प्रशिक्षित करना दो विशिष्ट अस्पष्टीकरण रणनीतियों—अस्पष्ट सक्रियण (obfuscated activations) और अस्पष्ट नीतियों (obfuscated policies)—की ओर ले जा सकता है, जबकि यह भी प्रदर्शित करता है कि पर्याप्त रूप से मजबूत KL रेगुलराइजेशन (KL regularization) और डिटेक्टर दंड अभी भी प्रभावी रूप से ईमानदार व्यवहार को लागू कर सकते हैं।

Mohammad Taufeeque, Stefan Heimersheim, Adam Gleave, Chris Cundy2026-05-28
🔢 mathematics

Noise Scheduling as Information-Guided Allocation in Diffusion Training

यह शोध पत्र InfoNoise को प्रस्तुत करता है, जो एक ऑनलाइन अनुकूली शोर शेड्यूलिंग (noise scheduling) विधि है जो एक कंडीशनल-एन्ट्रॉपी-रेट प्रोफाइल का अनुमान लगाकर सबसे अधिक सूचनात्मक शोर स्तरों पर प्रशिक्षण प्रयास को गतिशील रूप से पुनर्वितरित करती है, जिससे बिना किसी सहायक मॉडल या ऑफलाइन खोज के विविध डोमेन में बेहतर प्रदर्शन और 3×3\times तक कम कंप्यूट प्राप्त होता है।

Gabriel Raya, Bac Nguyen, Georgios Batzolis, Yuhta Takida, Dejan Stancevic, Naoki Murata, Chieh-Hsin Lai, Yuki Mitsufuji (…)2026-05-28
🔢 mathematics

Learning Tangent Bundles and Characteristic Classes with Autoencoder Atlases

यह शोध पत्र मल्टी-चार्ट ऑटोएनकोडर्स को शास्त्रीय वेक्टर बंडल सिद्धांत से जोड़ने वाला एक सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सीखे गए ट्रांज़िशन मैप्स (transition maps) स्वाभाविक रूप से एक टेंजेंट बंडल को परिभाषित करते हैं और विशेषता वर्गों (characteristic classes) के माध्यम से ओरिएंटेबिलिटी (orientability) जैसे टोपोलॉजिकल इनवेरियंट्स का एल्गोरिद्मिक पता लगाने में सक्षम बनाते हैं।

Eduardo Paluzo-Hidalgo, Yuichi Ike2026-05-28
📈 economics

Who Uses AI? Platform Selection and the Measurement of Occupational AI Exposure

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि व्यावसायिक एआई एक्सपोज़र को मापने के लिए एआई प्लेटफॉर्म लॉग का उपयोग करने से गैर-प्रतिनिधि उपयोगकर्ता आधारों के कारण महत्वपूर्ण चयन पूर्वाग्रह (सिलेक्शन बायस) उत्पन्न होता है, जिससे रोजगार प्रभाव के अनुमान विभिन्न प्लेटफार्मों और चैनलों में नाटकीय रूप से भिन्न होते हैं, जिसे आधिकारिक कार्यबल जनसांख्यिकी से डेटा को पुन: भारित (रीवेटिंग) करके काफी हद तक सुधारा जा सकता है।

Michelle Yin, Burhan Ogut2026-05-28
🤖 AI

Soro: A Lightweight Foundation Model and Chatbot for Tajik

यह शोध पत्र सोरो (Soro) को प्रस्तुत करता है, जो जेम्मा 3 (Gemma 3) पर आधारित हल्के, ताजिक-विशिष्ट संवादात्मक एलएलएम (LLMs) का एक परिवार है, जो अंग्रेजी क्षमताओं को बनाए रखते हुए और क्वांटाइजेशन के माध्यम से कुशल एज डिप्लॉयमेंट (edge deployment) का समर्थन करते हुए, ताजिक भाषा के कार्यों और शैक्षिक डोमेन में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Stanislav Liashkov, Haitz Sáez de Ocáriz Borde, Azizjon Azimi, Khushbakht Shaymardonov, Shuhratjon Khalitbekov, Bonu Bob (…)2026-05-28
🤖 AI

The Computational Boundary of Inference: Capability Internalization, Training, and the Turing Jump

यह शोधपत्र यह सिद्ध करके पुनरावर्ती आत्म-सुधार आख्यानों (recursive self-improvement narratives) पर एक औपचारिक गणनीयता-सैद्धांतिक सीमा (computability-theoretic limit) स्थापित करता है कि परिमित आंतरिक आत्म-परिवर्तन एक मौजूदा कम्प्यूटेशनल परत के भीतर ही सीमित रहता है, जबकि किसी भी उच्च क्षमता स्तर की गुणात्मक उन्नति के लिए वर्तमान शासन के भीतर मात्र पुनरावृत्ति के बजाय एक उच्च ट्यूरिंग जंप (Turing jump) में संक्रमण की आवश्यकता होती है।

Chien-Ping Lu2026-05-28
💬 NLP

From AR to Diffusion: Efficiently Adapting Large Language Models with Strictly Causal and Elastic Horizons

यह शोध पत्र FLUID को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो सख्ती से कारण संरेखण (strictly causal alignment) को लागू करके और एंट्रॉपी-संचालित लोचदार क्षितिजों (entropy-driven elastic horizons) का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित ऑटोरेग्रेसिव भाषा मॉडलों को डिफ्यूजन प्रतिमान (diffusion paradigm) के अनुकूल कुशलतापूर्वक ढालता है, जिससे शून्य से महंगे प्री-ट्रेनिंग की आवश्यकता के बिना अत्याधुनिक समानांतर टेक्स्ट जनरेशन सक्षम होता है।

Xiangyu Ma, Teng Xiao, Zuchao Li, Lefei Zhang2026-05-28
💬 NLP

Memory-Based vs. Context-Only Conditioning Produces Distinct Behavioral Patterns in Stateful Personalization

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि शिक्षक-उन्मुख शैक्षिक अनुशंसा प्रणालियों (educational recommender systems) में, मेमोरी-आधारित कंडीशनिंग (memory-based conditioning) विशिष्ट, इतिहास-निर्भर वैयक्तिकरण व्यवहार उत्पन्न करती है जो केवल संदर्भ-आधारित कंडीशनिंग (context-only conditioning) की प्रश्न-स्तरीय प्रतिक्रियाशीलता से काफी भिन्न है, जो ऐसे प्रभावों का मूल्यांकन करने के लिए व्यवहार-स्तरीय निदान (behavior-level diagnostics) की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Junsoo Park, Youssef Medhat, Htet Phyo Wai, Ploy Thajchayapong, Ashok K. Goel2026-05-28
🤖 AI

Learning after COVID-19 and the ICT career aspirations: Are students entering the AI era with weaker skills?

PISA 2018 और 2022 के डेटा के मिश्रित-विधि विश्लेषण का उपयोग करते हुए, यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि महामारी के बाद के युग में शिक्षण वातावरण ICT करियर की आकांक्षाओं को कैसे प्रभावित करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि ICT करियर में वैश्विक रुचि बढ़ी है, डिजिटल कौशल इन आकांक्षाओं का सबसे सुसंगत भविष्यवक्ता बना हुआ है, जो AI-संचालित श्रम बाजार के लिए शैक्षिक तत्परता की बहुआयामी प्रकृति को रेखांकित करता है।

Diana Maria Popa, Simona-Vasilica Oprea, Adela Bâra2026-05-28
💬 NLP

StoryMI: Steerable Multi-Agent Therapeutic Dialogue Generation

यह शोधपत्र StoryMI को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो नैदानिक रूप से आधारित, स्टीयरेबल (steerable) मोटिवेशनल इंटरव्यूइंग संवाद उत्पन्न करने के लिए सिचुएशनल स्टोरीटेलिंग और डायनेमिक स्ट्रैटेजी कंट्रोल का लाभ उठाता है, जिसे एक व्यापक मूल्यांकन प्रोटोकॉल और 6,000 सिम्युलेटेड सत्रों के एक नए डेटासेट के माध्यम से मान्य किया गया है।

Qingyu Meng, Min Chen, Dingming Liu, Yifan Mo, Yue Su, Xin Sun, Koen Hindriks, Jiahuan Pei2026-05-28