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cs.AI

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🤖 AI

AI-Driven Contribution Evaluation and Conflict Resolution: A Framework & Design for Group Workload Investigation

यह शोध पत्र एक नवीन एआई-संचालित ढांचे और उपकरण डिजाइन का प्रस्ताव करता है जो विषम डेटा को एक त्रि-आयामी बेंचमार्क प्रणाली में एकीकृत करके व्यक्तिगत टीम योगदान का मूल्यांकन करता है और संघर्षों को हल करता है, साथ ही व्यवहार्यता, पूर्वाग्रह और संस्थागत नीति संबंधी बाधाओं को संबोधित करते हुए पारदर्शी, व्याख्या योग्य सलाहकार निर्णय उत्पन्न करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करता है।

Jakub Slapek, Mir Seyedebrahimi, Jianhua Yang2026-05-27
🤖 machine learning

CFG-OEC: Classifier Free Guidance with Orthogonal Error Correction

यह शोधपत्र CFG-OEC को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सैंपलिंग विधि है जो सैंपलिंग त्रुटियों को विघटित करके और ऑर्थोगोनल एरर करेक्शन (orthogonal error correction) लागू करके डिफ्यूजन मॉडल्स में प्रशिक्षण उद्देश्यों और क्लासिफायर फ्री गाइडेंस (Classifier Free Guidance) के बीच मिसअलाइनमेंट के कारण होने वाली संरचनात्मक त्रुटि को कम करता है, जिससे विभिन्न मॉडलों और सैंपलर्स में इमेज जनरेशन की गुणवत्ता और मेट्रिक्स में सुधार होता है।

Nakgyu Yang, Yechan Lee, SooJean Han2026-05-27
🤖 machine learning

Kandinsky 5.0: A Family of Foundation Models for Image and Video Generation

यह शोध पत्र कांडिंस्की 5.0 (Kandinsky 5.0) का परिचय देता है, जो इमेज और वीडियो जनरेशन वेरिएंट्स वाला ओपन-सोर्स फाउंडेशन मॉडल्स का एक परिवार है जिसमें 19 बिलियन तक पैरामीटर्स हैं, जो अत्याधुनिक उच्च-रिज़ॉल्यूशन संश्लेषण और 10-सेकंड वीडियो जनरेशन प्राप्त करने के लिए एक व्यापक डेटा क्यूरेशन लाइफसाइकिल और उन्नत प्रशिक्षण तकनीकों का लाभ उठाते हैं।

Vladimir Arkhipkin, Vladimir Korviakov, Nikolai Gerasimenko, Denis Parkhomenko, Viacheslav Vasilev, Alexey Letunovskiy (…)2026-05-27
🔬 applied physics

Reconstructing Multi-Scale Physical Fields from Extremely Sparse Measurements with an Autoencoder-Diffusion Cascade

यह शोध पत्र कैस्केडेड सेंसिंग (Cascaded Sensing) का प्रस्ताव करता है, जो एक पदानुक्रमित ढांचा है जो अत्यंत विरल मापों से बहु-स्तरीय भौतिक क्षेत्रों को पुनर्गठित करने के लिए पहले एक मास्क्ड ऑटोएन्कोडर (masked autoencoder) का उपयोग करके वैश्विक संरचनात्मक अस्पष्टता को नियत रूप से हल करता है और फिर परिष्कृत-स्तर के अवशेषों (residuals) को स्थिरता से अनुमानित करने के लिए एक कंडीशनल डिफ्यूजन मॉडल (conditional diffusion model) का उपयोग करता है, जिससे इस समस्या की इल-पोस्ड (ill-posed) और मल्टीमॉडल प्रकृति को संबोधित किया जा सके।

Letian Yi, Tingpeng Zhang, Mingyuan Zhou, Guannan Wang, Quanke Su, Zhilu Lai2026-05-27
🤖 AI

One Tool Is Enough: Reinforcement Learning for Repository-Level LLM Agents

यह शोध पत्र RepoNavigator को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) आधारित LLM एजेंट है, जो सिंबल डेफिनिशन जंपिंग के लिए एक एकल निष्पादन-जागरूक (execution-aware) टूल का उपयोग करके रिपॉजिटरी-स्तरीय इश्यू लोकलाइजेशन में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है, जिससे मॉडल नियंत्रण सरल हो जाता है और यह बड़े बेसलाइन और क्लोज्ड-सोर्स मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zhaoxi Zhang, Yitong Duan, Yanzhi Zhang, Yiming Xu, Zhixiang Wang, Kun Liang, Weikang Li, Jiahui Liang, Deguo Xia, Jizho (…)2026-05-27
💬 NLP

Faithfulness Evaluation for Decoder-only LLM Attributions with Controlled Retained Information

यह शोध पत्र डिकोडर-ओनली (decoder-only) LLMs में एट्रिब्यूशन फेथफुलनेस (attribution faithfulness) का आकलन करते समय रिटेन्ड वर्ड काउंट्स (retained word counts) को नियंत्रित करने के लिए π\pi-Soft-NC और π\pi-Soft-NS मूल्यांकन ढांचे के साथ-साथ Grad-ELLM विधि प्रस्तुत करता है, जो मजबूत व्यापकता-उन्मुख प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए ग्रेडिएंट और अटेंशन संकेतों को प्रभावी ढंग से संयोजित करती है।

Xin Huang, Antoni B. Chan2026-05-27
🤖 AI

XGrammar-2: Efficient Dynamic Structured Generation Engine for Agentic LLMs

XGrammar-2 एक उच्च-दक्षता वाला स्ट्रक्चर्ड जनरेशन इंजन है जिसे डायनेमिक एजेंटिक LLM वर्कलोड के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें टैग-ट्रिगर संरचना स्विचिंग और क्रॉस-ग्रामर कैश पुन: उपयोग की सुविधा है ताकि पिछले सिस्टमों की तुलना में 6 गुना से अधिक तेज़ संकलन और लगभग शून्य एंड-टू-एंड ओवरहेड प्राप्त किया जा सके।

Linzhang Li, Yixin Dong, Guanjie Wang, Ziyi Xu, Alexander Jiang, Tianqi Chen2026-05-27
⚡ electrical engineering

DSA-Tokenizer: Disentangled Semantic-Acoustic Tokenization via Flow Matching-based Hierarchical Fusion

यह शोध पत्र DSA-Tokenizer का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन स्पीच टोकेनाइज़र है जो विशिष्ट पर्यवेक्षण बाधाओं (supervision constraints) और एक पदानुक्रमित फ्लो मैचिंग डिकोडर के माध्यम से स्पष्ट सिमेंटिक-ध्वनिक विलगन (semantic-acoustic disentanglement) प्राप्त करता है, जिससे उच्च-निष्ठा वाला, कम-विलंबता वाला वॉयस क्लोनिंग सक्षम होता है और डिस्क्रीट स्पीच LLMs के लिए एक प्रभावी इंटरफेस के रूप में कार्य करता है।

Hanlin Zhang, Daxin Tan, Dehua Tao, Xiao Chen, Haochen Tan, Yunhe Li, Yuchen Cao, Linqi Song2026-05-27
📊 statistics

ECSEL: Explainable Classification via Signomial Equation Learning

यह शोध पत्र ECSEL को प्रस्तुत करता है, जो एक कुशल और व्याख्या योग्य वर्गीकरण पद्धति है जो प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त करने के लिए संक्षिप्त साइनोमियल समीकरणों को सीखती है और साथ ही वैश्विक और स्थानीय स्पष्टीकरण, पूर्वाग्रह का पता लगाने और काउंटरफैक्चुअल तर्क क्षमताओं को भी प्रदान करती है।

Adia Lumadjeng, Ilker Birbil, Erman Acar2026-05-27
🤖 machine learning

Graph is a Substrate Across Data Modalities

यह शोध पत्र G-Substrate का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रतिनिधित्व-केंद्रित ढांचा है जो एक एकीकृत संरचनात्मक स्कीमा और इंटरलीव्ड भूमिका-आधारित प्रशिक्षण के माध्यम से विषम मोडैलिटीज और कार्यों में ग्राफ संरचना को एक निरंतर आधार (सबस्ट्रेट) के रूप में मानता है, जिससे यह संरचनात्मक नियमितताओं को संचित करके पारंपरिक पृथक शिक्षण विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ziming Li, Xiaoming Wu, Zehong Wang, Jiazheng Li, Yijun Tian, Jinhe Bi, Yunpu Ma, Yanfang Ye, Chuxu Zhang2026-05-27