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🤖 AI

DynaPURLS: Dynamic Refinement of Part-Aware Representations for Skeleton-Based Zero-Shot Action Recognition

DynaPURLS ज़ीरो-शॉट स्केलेटन-आधारित एक्शन रिकग्निशन के लिए एक नवीन फ्रेमवर्क है जो पदानुक्रमित टेक्स्ट जनरेशन (hierarchical text generation), अनुकूली जॉइंट पार्टिशनिंग (adaptive joint partitioning) और कॉन्फिडेंस-अवेयर मेमोरी बैंक के माध्यम से इन्फरेंस के समय मल्टी-स्केल विजुअल-सिमेंटिक कोरेस्पोंडेंस को गतिशील रूप से परिष्कृत करके स्टैटिक सिमेंटिक अलाइनमेंट की सीमाओं को दूर करता है, जिससे प्रमुख बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Jingmin Zhu, Anqi Zhu, James Bailey, Jun Liu, Hossein Rahmani, Mohammed Bennamoun, Farid Boussaid, Qiuhong Ke2026-05-26
💬 NLP

Coupled Variational Reinforcement Learning for Language Model General Reasoning

यह शोध पत्र CoVRL प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड सैंपलिंग रणनीति के माध्यम से वेरिएशनल इन्फरेंस (variational inference) को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (reinforcement learning) के साथ जोड़ता है, ताकि रीजनिंग ट्रेसेस और अंतिम उत्तरों के बीच मजबूत सामंजस्य सुनिश्चित करके वर्िफायर-मुक्त (verifier-free) विधियों की अक्षमताओं को दूर किया जा सके, जिससे भाषा मॉडलों के सामान्य तर्क प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Xueru Wen, Jie Lou, Yanjiang Liu, Hongyu Lin, Ben He, Xianpei Han, Le Sun, Yaojie Lu, Debing Zhang2026-05-26
🤖 machine learning

Error-Driven Prompt Optimization for Arithmetic Reasoning

यह शोध पत्र एक त्रुटि-संचालित प्रॉम्प्ट अनुकूलन ढांचे (error-driven prompt optimization framework) को प्रस्तुत करता है जो ऑन-प्रिमाइसेस लघु भाषा मॉडलों की अंकगणितीय तर्क क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे वे गोपनीयता-अनुपालक औद्योगिक सेटिंग्स में बिना किसी महंगी फाइन-ट्यूनिंग के GPT-3.5 Turbo जैसे बड़े मॉडलों को भी पीछे छोड़ने में सक्षम होते हैं।

Árpád Pándy, Róbert Lakatos, András Hajdu2026-05-26
📊 statistics

Selection-Induced Contraction of Innovation Statistics in Gated Kalman Filters

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि कलमन फिल्टर (Kalman filters) में वैलिडेशन गेटिंग (validation gating) और नियरेस्ट-नेबर एसोसिएशन (nearest-neighbor association), इनोवेशन कोवेरिएंस (innovation covariance) के एक नियतात्मक, आयाम-निर्भर संकुचनन (deterministic, dimension-dependent contraction) को प्रेरित करके इनोवेशन सांख्यिकी (innovation statistics) को मौलिक रूप से परिवर्तित कर देते हैं, जो यह सिद्ध करता है कि इन चयन प्रक्रियाओं के तहत नाममात्र सांख्यिकीय गुणों (nominal statistical properties) को संरक्षित नहीं किया जा सकता है।

Barak Or2026-05-26
🤖 AI

M3−VerseM^3-Verse: A "Spot the Difference" Challenge for Large Multimodal Models

यह शोधपत्र M3−VerseM^3-Verse प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक बेंचमार्क है जिसे युग्मित वीडियो अवलोकनों के माध्यम से सुसंगत स्थानिक संदर्भों के भीतर गतिशील वस्तु अवस्था परिवर्तनों के बारे में तर्क करने की लार्ज मल्टीमॉडल मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करने और सुधारने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो वर्तमान सीमाओं को प्रकट करता है और मल्टी-स्टेट धारणा के लिए एक प्रभावी बेसलाइन प्रस्तावित करता है।

Kewei Wei, Bocheng Hu, Jie Cao, Xiaohan Chen, Zhengxi Lu, Wubing Xia, Weili Xu, Jiaao Wu, Junchen He, Mingyu Jia, Ciyun (…)2026-05-26
🤖 machine learning

DIVER-1: Scaling Intracranial EEG Foundation Models for Transferable Representations

यह शोध पत्र DIVER-1 को प्रस्तुत करता है, जो एक विशाल और विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) इंट्राक्रेनियल ईईजी (iEEG) फाउंडेशन मॉडल है, जो संज्ञानात्मक डिकोडिंग और दौरे का पता लगाने के लिए अत्याधुनिक हस्तांतरणीय प्रतिनिधित्व (transferable representations) प्राप्त करता है और साथ ही यह प्रदर्शित करता है कि प्रभावी स्केलिंग के लिए पैरामीटर संख्या की तुलना में डेटा का पैमाना और प्रशिक्षण की अवधि अधिक महत्वपूर्ण है।

Danny Dongyeop Han, Yonghyeon Gwon, Ahhyun Lucy Lee, Taeyang Lee, Seong Jin Lee, Jubin Choi, Sebin Lee, Jihyun Bang, Seu (…)2026-05-26
🤖 AI

A Comprehensive Dataset for Human vs. AI Generated Image Detection

यह शोधपत्र MS COCOAI को प्रस्तुत करता है, जो पाँच अग्रणी AI मॉडलों द्वारा निर्मित 96,000 वास्तविक और सिंथेटिक छवियों से बना एक व्यापक डेटासेट है, जिसे AI-जनित मीडिया का पता लगाने और उसके स्रोत की पहचान करने के अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Rajarshi Roy, Ashhar Aziz, Shashwat Bajpai, Nasrin Imanpour, Gurpreet Singh, Shwetangshu Biswas, Kapil Wanaskar, Parth P (…)2026-05-26
💬 NLP

Routing by Analogy: kNN-Augmented Expert Assignment for Mixture-of-Experts

यह शोध पत्र kNN-MoE को प्रस्तुत करता है, जो एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड रूटिंग फ्रेमवर्क है जो फ्रोजन राउटर की तुलना में वितरण बदलावों (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स) को अधिक प्रभावी ढंग से संभालने के लिए अनुकूलित पिछले रूटिंग निर्णयों की मेमोरी और कॉन्फिडेंस-ड्रिवन फॉलबैक मैकेनिज्म का लाभ उठाकर मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल्स को गतिशील रूप से बेहतर बनाता है।

Boxuan Lyu, Soichiro Murakami, Hidetaka Kamigaito, Peinan Zhang2026-05-26
🤖 AI

Architecting Agentic Communities using Design Patterns

यह शोध पत्र उत्पादन-ग्रेड एजेंटिक समुदायों (Agentic Communities) को आर्किटेक्ट करने के लिए एक औपचारिक, तीन-स्तरीय डिज़ाइन पैटर्न फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो नियंत्रित भूमिकाओं और प्रोटोकॉल के माध्यम से एलएलएम (LLM) एजेंटों, एडेप्टिव एआई (adaptive AI) और मनुष्यों को एकीकृत करता है, जिसे सत्यापन योग्य एंटरप्राइज गवर्नेंस सुनिश्चित करने के लिए क्लिनिकल ट्रायल मैचिंग केस स्टडी द्वारा मान्य किया गया है।

Zoran Milosevic, Fethi Rabhi2026-05-26
💬 NLP

Future-KL Regularized GRPO: Process-Level Credit Assignment from ff-Divergence Regularization

यह शोध पत्र फ्यूचर-केएल रेगुलराइज्ड पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (FRPO) को प्रस्तुत करता है, जो एक क्रिटिक-फ्री विधि है जो ff-डाइवर्जेंस से व्युत्पन्न एक कॉज़ल फ्यूचर-रेगुलराइजेशन रिटर्न-टू-गो को शामिल करके GRPO के टोकन-लेवल KL रेगुलराइजेशन को ठीक करती है, जिससे उच्च एंट्रॉपी और कम पॉलिसी ड्रिफ्ट बनाए रखते हुए गणितीय तर्क प्रदर्शन में सुधार होता है।

Jiarui Yao, Ruida Wang, Hao Bai, Tong Zhang2026-05-26