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Human-AI Collaboration for Estimating Scientific Replicability

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड प्रेडिक्शन मार्केट (पूर्वानुमान बाजार) का परिचय और मूल्यांकन करता है जहाँ ऐतिहासिक प्रतिकृति डेटा (historical replication data) पर प्रशिक्षित एल्गोरिद्मिक एजेंट वैज्ञानिक प्रतिकृति की भविष्यवाणी करने के लिए मानव विशेषज्ञों के साथ सहयोग करते हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह संयुक्त दृष्टिकोण सटीक और विश्वसनीय भविष्यवाणियां उत्पन्न करने में आम तौर पर शुद्ध रूप से कृत्रिम या केवल मानव-आधारित बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है या उनके बराबर होता है।

Tatiana Chakravorti, Robert Fraleigh, Timothy Fritton, Christopher Griffin, Vaibhav Singh, Sai Koneru, C. Lee Giles, Dav (…)2026-05-28
🤖 AI

Informing AI Policy Assessment using Large-Scale Simulation of Interventions

यह शोध पत्र एक ऐसी कार्यप्रणाली प्रस्तुत करता है जो सहभागी मूल्यांकन, विशेषज्ञ लागत मूल्यांकन और जेनेटिक एल्गोरिदम सिमुलेशन के भीतर एलएलएम-आधारित हानि शमन विश्लेषण को जोड़ती है ताकि नीति निर्माताओं को कार्यान्वयन लागत, हितधारक इनपुट और प्रभावशीलता के बीच विविध समझौतों (ट्रेड-ऑफ) का अन्वेषण करके व्यवहार्य एआई नीति विकल्पों की पहचान करने और उन्हें प्राथमिकता देने में मदद मिल सके।

Julia Barnett, Kimon Kieslich, Natali Helberger, Nicholas Diakopoulos2026-05-28
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Agentic Literacy Debt: A Structural Problem the AI Literacy Field Has Not Yet Named

यह शोधपत्र "एजेंटिक लिटरेसी डेट" (एजेंटिक साक्षरता ऋण) की अवधारणा को पेश करता है ताकि स्वायत्त एआई एजेंटों को तैनात करने से उत्पन्न होने वाले संरचनात्मक सामाजिक घाटे का वर्णन किया जा सके जिसके लिए संगत साक्षरता बुनियादी ढांचे का अभाव है, और यह तर्क देता है कि मौजूदा ढांचे अपर्याप्त हैं और एआई साक्षरता को एक मूल्यांकनकारी कौशल के बजाय एक शासन क्षमता के रूप में पुनर्गठित किया जाना चाहिए।

Rohith Nama2026-05-28
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Mathematical Modelling of Ethical AI Use in Higher Education: A Coordination Game Framework for Future-Facing Learning

यह शोध पत्र एक समन्वय गेम-थ्योरेटिक ढांचे का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि दंडात्मक नीतियों पर निर्भर रहने के बजाय सीखने के लक्ष्यों के साथ संरेखित करने के लिए मूल्यांकन प्रोत्साहनों को पुनर्गठित करना, उच्च शिक्षा में छात्रों के समूहों को जिम्मेदार और नैतिक एआई उपयोग की ओर गैर-रैखिक बदलावों के लिए प्रेरित कर सकता है।

Ndidi Bianca Ogbo, Zhao Song, Shatha Ghareeb, The Anh Han2026-05-28
🤖 AI

Using Zero-Shot LLM-Generated Survey Data for Geographically Explicit Population Synthesis

यह शोध पत्र भौगोलिक रूप से स्पष्ट जनसंख्या संश्लेषण के लिए इनपुट के रूप में ज़ीरो-शॉट एलएलएम-जनरेटेड (LLM-generated) स्वास्थ्य सर्वेक्षण डेटा के उपयोग की व्यवहार्यता का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि GPT-4.1 और Gemini-2.5-Pro जैसे मॉडल प्रमुख राज्य-स्तरीय विषमताओं को पकड़ सकते हैं और तर्कसंगत ट्रैक्ट-स्तर (tract-level) के पैटर्न उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन उनका चर-निर्भर प्रदर्शन और पुनरावृत्ति आनुपातिक फिटिंग (iterative proportional fitting) द्वारा त्रुटियों का प्रवर्धन यह संकेत देता है कि वे वर्तमान में वास्तविक सर्वेक्षण डेटा के प्रतिस्थापन के बजाय केवल पूरक इनपुट के रूप में ही उपयुक्त हैं।

Taylor Anderson, Sara Von Hoene, Orhan Yagizer Cinar, Emma Von Hoene, Amira Roess, Andrew Crooks, Hamdi Kavak2026-05-28
💬 NLP

REC-CBM: Rubric-Aware Error-Correction Concept Bottleneck Models for Trustworthy Open-Ended Grading

यह शोध पत्र REC-CBM का प्रस्ताव करता है, जो एक रूब्रिक-जागरूक कॉन्सेप्ट बॉटलनेक मॉडल है जो फाइन-ग्रेन्ड रूब्रिक आयामों, ऑर्डिनल कैलिब्रेशन और लेटेंट एरर करेक्शन को एकीकृत करके स्वचालित ओपन-एंडेड ग्रेडिंग की सटीकता, विश्वसनीयता और व्याख्यात्मकता को बढ़ाता है ताकि शिक्षकों के लिए विश्वसनीय और पारदर्शी स्कोरिंग तर्क उत्पन्न किए जा सकें।

Chengshuai Zhao, Fan Zhang, Kumar Satvik Chaudhary, Yiwen Li, Lo Pang-Yun Ting, Ying-Chih Chen, Huan Liu2026-05-28
🤖 AI

LLM-assisted sentiment analysis for integrated computational and qualitative mixed methods education research: A case study of students' written reflection assignments

यह शोधपत्र एक मिश्रित-पद्धति वाले केस स्टडी को प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे छात्रों के प्रतिबिंबों (reflections) के एलएलएम-सहायता प्राप्त भावना विश्लेषण (sentiment analysis) के माध्यम से विदेश में अध्ययन के अनुभवों पर कई जनसांख्यिकीय चरों के प्रभाव को कुशलतापूर्वक पहचाना और समझाया जा सकता है, जो विशेष रूप से यह प्रकट करता है कि पूर्व में विदेश में रहने का अनुभव भाषा और संचार के संबंध में छात्रों की भावनाओं को विशिष्ट रूप से प्रभावित करता है।

Xiomara Gonzalez, Gabriella Coloyan Fleming, Andrew Katz, Maya Denton, Jessica Deters2026-05-28
🤖 AI

Smaller, Younger, and More Impactful: How AI-Assisted Writing Transforms Research Teams

147,000 से अधिक प्रकाशनों के विश्लेषण के आधार पर, यह अध्ययन प्रकट करता है कि एआई-सहायता प्राप्त लेखन अनुसंधान टीमों को छोटा और युवा बनने में सक्षम बनाता है और साथ ही अत्यधिक प्रभावशाली वैज्ञानिक कार्य करने की उनकी संभावना को बढ़ाता है, जो अनुसंधान टीम संरचनाओं में एक परिवर्तनकारी बदलाव का संकेत देता है जिसके लिए नीतिगत अपडेट की आवश्यकता है।

Haoyang Wang, Mingze Zhang, Yi Bu, Star Xing Zhao, Meijun Liu2026-05-28
🤖 machine learning

Benchmarking Fairness in Spiking Neural Networks: Data Bias, Spurious Features, and Hardware Effects

यह शोध पत्र स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के लिए पहला व्यवस्थित निष्पक्षता बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो डेटा पूर्वाग्रह, स्पूरियस फीचर्स (spurious features) और हार्डवेयर बाधाओं के प्रभाव का मूल्यांकन करता है, यह प्रकट करते हुए कि मौजूदा मॉडल संसाधन सीमाओं के तहत कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों के लिए महत्वपूर्ण प्रदर्शन असमानताओं से ग्रस्त हैं और विश्वसनीय परिनियोजन सुनिश्चित करने के लिए को-डिज़ाइन सिद्धांतों की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं।

Hudi He, Fukun Wang, Zhe Wang, Xinyi Wang, Shuhan Ye, Jiarui Liu, Qing Qing, Ziqi Xu, Xikun Zhang, Renqiang Luo2026-05-28
🤖 machine learning

STARS: Spike Tail-Aware Relational Synthesis for ANN-to-SNN Data-Free Knowledge Distillation

यह शोध पत्र STARS का प्रस्ताव करता है, जो एक प्लग-एंड-प्ले डेटा-फ्री नॉलेज डिस्टिलेशन विधि है जो मानक बैच नॉर्मलाइजेशन मैचिंग को रिलेशनल कंसिस्टेंसी एलाइनमेंट और टेल-अवेयर रेगुलराइजेशन के साथ संवर्धित करके ANN-टू-SNN रूपांतरण को बेहतर बनाता है ताकि स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क की थ्रेशोल्ड-क्रॉसिंग डायनेमिक्स को बेहतर ढंग से कैप्चर किया जा सके।

Shuhan Ye, Yi Yu, Qixin Zhang, Hui Lu, Jiaming He, Qinggang Zhang, Li Shen, Xudong Jiang2026-05-28