cs.AI पेपर | Gist.Science

Seeing without Looking: Do Vision-Language Benchmarks Really Test Vision?

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि वर्तमान विजन-लैंग्वेज बेंचमार्क सूक्ष्म-स्तरीय विजुअल ग्राउंडिंग का विश्वसनीय रूप से मूल्यांकन करने में विफल रहते हैं क्योंकि ओपन-सोर्स मॉडल विजुअल डिग्रेडेशन के प्रति आश्चर्यजनक रूप से कम संवेदनशीलता प्रदर्शित करते हैं और मानक सटीकता मेट्रिक्स द्वारा सुझाए गए स्तर की तुलना में दृश्य साक्ष्यों पर कम निर्भर करते हैं, एक ऐसी घटना जिसका कारण नेटवर्क की गहरी परतों में विजुअल टोकन के बीच बढ़ती समानता को माना गया है।

Zixuan Lan, Luzhe Sun, Matthew R. Walter, Jiawei Zhou2026-05-25

💻 computer science

Suicide Risk Assessment from AI-powered Video Surveillance: An Interpretable Framework for Prevention in Metro Stations

यह शोध पत्र मेट्रो स्टेशनों में आत्महत्या के जोखिम के आकलन के लिए पहले व्याख्यात्मक (interpretable) एआई फ्रेमवर्क को प्रस्तुत करता है, जो प्रारंभिक हस्तक्षेप के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा पर 83.2% ROC-AUC प्राप्त करने हेतु निगरानी वीडियो के व्यक्ति ट्रैकिंग, गतिविधि पहचान और स्थानिक-सामयिक (spatial-temporal) विश्लेषण को एकीकृत करता है।

Safwen Naimi, Wassim Bouachir, Guillaume-Alexandre Bilodeau, Brian Mishara2026-05-25

🤖 machine learning

Human-Centered Learning Mechanics: A Dynamical Framework for Entropy-Regulated Representation Learning

यह शोध पत्र 'ह्यूमन-सेंटर्ड लर्निंग मैकेनिक्स' (HCLM) का प्रस्ताव करता है, जो एक गतिशील ढांचा है जो डिजेनरेट ग्रेडिएंट्स को रोकने के लिए "प्रभावी सूचना बल" (effective information force) के माध्यम से एंट्रॉपी रेगुलाइजेशन को औपचारिक रूप देता है, और यह प्रदर्शित करता है कि लॉग-डिटरमिनेंट कोवेरिएंस जैसे ज्यामितीय एंट्रॉपी सरोगेट्स वास्तविक दुनिया की बाधाओं के तहत अधिक स्थिर और सुदृढ़ रिप्रजेंटेशन लर्निंग को प्रेरित करते हैं।

Kim Phuc Tran2026-05-25

💬 NLP

Graph Alignment Topology as an Inductive Bias for Grounding Detection

यह शोध पत्र एक नवीन मतिभ्रम (hallucination) पहचान पद्धति प्रस्तावित करता है जो संदर्भ दस्तावेजों और LLM आउटपुट के बीच द्विपक्षीय ग्राफ (bipartite graphs) का निर्माण करके और उनके संरेखण संरचना (alignment structure) को मॉडल करने के लिए एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करके, ग्राफ संरेखण टोपोलॉजी (graph alignment topology) को एक इंडक्टिव बायस (inductive bias) के रूप में उपयोग करता है, जिससे विविध डेटासेट्स पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Paul Landes, Pranav Herur, Adam Cross, Jimeng Sun2026-05-25

🤖 machine learning

A mathematical theory of balancing relational generalization and memorization

यह शोध पत्र यह अध्ययन करने के लिए एक नवीन "अपवादों के साथ संक्रामक अनुमान" (transitive inference with specific exceptions) कार्य प्रस्तुत करता है कि कैसे शिक्षण प्रणालियाँ संबंधपरक सामान्यीकरण और स्मृति (memorization) के बीच संतुलन बनाती हैं, जो कर्नेल रिज रिग्रेशन का एक विश्लेषणात्मक सिद्धांत प्रदान करता है जो विशिष्ट प्रतिनिधि संवेदनशीलताओं और व्यवस्थित त्रुटियों की भविष्यवाणी करता है, जिनका बाद में फाइन-ट्यून किए गए भाषा मॉडलों में सत्यापन किया जाता है।

Luke Cheng, Samuel Lippl2026-05-25

🤖 machine learning

Worse than Random: The Importance of a Baseline for Unsupervised Feature Selection

यह शोध पत्र तर्क देता है कि अनसुपरवाइज्ड फीचर सिलेक्शन (unsupervised feature selection) विधियों के मूल्यांकन के लिए रैंडम फीचर सिलेक्शन को एक अनिवार्य बेसलाइन के रूप में उपयोग किया जाना चाहिए, क्योंकि कई अत्याधुनिक दृष्टिकोण प्रदर्शन और दक्षता दोनों में रैंडम सिलेक्शन द्वारा पीछे छोड़े जाने के रूप में अनुभवजन्य रूप से सिद्ध होते हैं।

Muhammad Rajabinasab, Michael E. Houle, Oussama Chelly, Arthur Zimek2026-05-25

🤖 AI

LLM Code Smells: A Taxonomy and Detection Approach

यह शोध पत्र नौ LLM कोड स्मैल्स (code smells) का एक परिष्कृत वर्गीकरण प्रस्तुत करता है और SpecDetect4LLM पेश करता है, जो एक स्टैटिक एनालिसिस टूल है जो 692 विश्लेषित ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स में से 73.5% में इन इंटीग्रेशन संबंधी समस्याओं का पता लगाने में उच्च परिशुद्धता (precision) और रिकॉल (recall) प्रदर्शित करता है।

Zacharie Chenail-Larcher, Brahim Mahmoudi, Naouel Moha, Quentin Stiévenart, Florent Avellaneda2026-05-25

💬 NLP

Memorization Dynamics of Fill-in-the-Middle Pretraining

यह शोध पत्र मानक बाएं-से-दाएं (left-to-right) उद्देश्यों की तुलना में फिल-इन-द-मिडल (FIM) प्रीट्रेनिंग की स्मृति गतिकी (memorization dynamics) की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ FIM छोटे या आंशिक स्पैन को पुनः प्राप्त करने में उत्कृष्ट है, वहीं यह शाब्दिक रिकॉल (verbatim recall) के लिए प्रीफिक्स संदर्भ पर अत्यधिक निर्भर रहता है और डेटा पुनरावृत्ति के साथ स्मृति में रैखिक वृद्धि प्रदर्शित करता है।

Tobias von Arx, Tanguy Dieudonné2026-05-25

🤖 machine learning

Test-Time Training Undermines Safety Guardrails

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि टेस्ट-टाइम ट्रेनिंग (TTT) महत्वपूर्ण नई कमजोरियां पेश करता है जो हमलावरों को सुरक्षा गार्डरेल्स को महत्वपूर्ण रूप से दरकिनार करने और जेलब्रेक सफलता दर को बढ़ाने की अनुमति देती है, जिससे इन उभरते खतरों को कम करने के लिए नए डिटेक्शन मैकेनिज्म और डायनेमिक एलाइनमेंट रणनीतियों की आवश्यकता होती है।

Simone Antonelli, Sadegh Akhondzadeh, Aleksandar Bojchevski2026-05-25

🤖 AI

Whose Good, Whose Place? The Moral Geography of Agentic AI for Social Good

यह शोध पत्र सामाजिक भलाई के लिए एजेंटिक एआई (agentic AI) पर 112 अध्ययनों का विश्लेषण करता है ताकि एक महत्वपूर्ण "नैतिक-भौगोलिक विषमता" (moral-geographic asymmetry) को उजागर किया जा सके, जहाँ शोधकर्ता अक्सर भौगोलिक संदर्भ—विशेष रूप से SDG 16 जैसे संस्थागत लक्ष्यों के लिए—को छोड़ देते हैं और वास्तविक दुनिया के क्रियान्वयन की रिपोर्ट शायद ही कभी करते हैं, जिससे जवाबदेही के महत्वपूर्ण अंतराल स्पष्ट होते हैं और अधिक संदर्भ-विशिष्ट एवं सहभागी एआई प्रणालियों के लिए नए रिपोर्टिंग मानकों का प्रस्ताव मिलता है।

Poli Nemkova, Haeshitha Indukuri, Jaedon Charles2026-05-25

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