cs.AI पेपर | Gist.Science

Addressing the Synergy Gap: The Six Elements of the Design Space

यह शोध पत्र उस निरंतर "सिनर्जी गैप" (सहयोग अंतराल) की पहचान करता है जहाँ मानव-एआई संयोजन अकेले किसी भी पक्ष के प्रदर्शन से बेहतर होने में विफल रहते हैं, और यह तर्क देता है कि इस अंतर को पाटने के लिए संकीर्ण इंजीनियरिंग सुधारों से आगे बढ़कर छह परस्पर जुड़े तत्वों वाले एक व्यापक डिज़ाइन स्पेस के साथ स्पष्ट रूप से जुड़ना आवश्यक है: सामाजिक-तकनीकी संदर्भ, निर्णय लेने के ढांचे, मानव प्रतिभागी, एआई क्षमताएं, इंटरेक्शन (परस्पर क्रिया), और समग्र मूल्यांकन।

Tommaso Turchi, Ben Wilson, Matt Roach, Alan Dix, Alessio Malizia2026-05-22

💬 NLP

Amplifying, Not Learning: Fine-Tuned AI Text Detectors Amplify a Pretrained Direction

यह शोध पत्र तर्क देता है कि एआई टेक्स्ट डिटेक्टर एक अलग एआई-बनाम-मानव सीमा सीखने के बजाय मुख्य रूप से कच्चे एनकोडर्स (raw encoders) में अंतर्निहित एक पूर्व-प्रशिक्षित विशिष्टता अक्ष (pretrained typicality axis) को बढ़ाते हैं, जो एक ऐसा तंत्र है जो गैर-नेटिव लेखन पर उनकी विफलता, सरल हस्तक्षेपों के प्रति उनकी संवेदनशीलता, और इस तथ्य की व्याख्या करता है कि न्यूनतम प्रोब्स (minimal probes) पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग प्रदर्शन के बराबर हो सकते हैं।

Alexander Smirnov2026-05-22

💬 NLP

Value-Gradient Hypothesis of RL for LLMs

यह शोध पत्र LLM पोस्ट-ट्रेनिंग में PPO और GRPO जैसे क्रिटिक-मुक्त सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) विधियों की प्रभावकारिता को समझाने के लिए एक वैल्यू-ग्रेडिएंट परिकल्पना प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक्टर अपडेट्स ऑटोडिफरेंशिएशन के माध्यम से वैल्यू ग्रेडिएंट्स को अनुमानित करते हैं और एक मानदंड स्थापित करता है कि कब वैल्यू सिग्नल और रिवॉर्ड हेडरूम के आधार पर RL सबसे अधिक लाभ प्रदान करता है।

Arip Asadulaev, Daniil Ognev, Karim Salta, Martin Takac2026-05-22

💻 computer science

Latent-space Attacks for Refusal Evasion in Language Models

यह शोध पत्र भाषा मॉडलों में इनकार दमन (refusal suppression) को लीनियर प्रोब्स (linear probes) के विरुद्ध एक लेटेंट-स्पेस इवेजन अटैक (latent-space evasion attack) के रूप में पुनर्गठित करता है, जो यह प्रकट करता है कि पूर्व एब्लेशन विधियाँ केवल निरूपणों (representations) को निर्णय सीमा (decision boundary) पर प्रोजेक्ट करती हैं और एक नई "कंट्रोल्ड लेटेंट-स्पेस इवेजन" (Controlled Latent-space Evasion) तकनीक का प्रस्ताव करता है जो स्टेट-ऑफ-द-आर्ट जेलब्रेक सफलता दर प्राप्त करने के लिए निरूपणों को अनुपालन क्षेत्र (compliant region) में और आगे धकेलती है।

Giorgio Piras, Raffaele Mura, Fabio Brau, Maura Pintor, Luca Oneto, Fabio Roli, Battista Biggio2026-05-22

⚡ electrical engineering

Learning Altruistic Collaboration in Heterogeneous Multi-Team Systems

यह शोधपत्र एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विषम बहु-टीम प्रणालियों में गतिशील रोबोट आवंटन की NP-hard समस्या को हल करने के लिए हैमिल्टन के नियम का लाभ उठाता है, जिससे अग्निशमन जैसे परिदृश्यों में लगभग इष्टतम परोपकारी सहयोग प्राप्त होता है।

Riwa Karam, Ruoyu Lin, Brooks A. Butler, Magnus Egerstedt2026-05-22

💻 computer science

TBP-mHC: full expressivity for manifold-constrained hyper connections through transportation polytopes

यह शोध पत्र मैनिफोल्ड-प्रतिबंधित हाइपर-कनेक्शन्स के लिए सटीक रूप से डबली स्टोकेस्टिक मिक्सिंग मैट्रिसेस (doubly stochastic mixing matrices) का निर्माण करने हेतु ट्रांसपोर्टेशन बिर्फकोटोलोप (Transportation Birkhoff Polytope - TBP) और रिकर्सिव टीबीपी (Recursive TBP - RTBP) पैरामीट्राइजेशन का प्रस्ताव करता है, जो पूर्ववर्ती विधियों की पुनरावृत्ति सामान्यीकरण (iterative normalization) या फैक्टोरियल जटिलता (factorial complexity) के बिना पूर्ण अभिव्यंजकता (full expressivity), प्रशिक्षण स्थिरता (training stability) और स्केलेबिलिटी प्राप्त करता है।

Anton Lyubinin2026-05-22

💬 NLP

Probabilistic Attribution For Large Language Models

यह शोध पत्र एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) संभाव्य एट्रिब्यूशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो टोकन महत्व और एंट्रॉपी को मापने के लिए LLM टोकन संभावनाओं पर बेयस नियम (Bayes' rule) का लाभ उठाता है, जिससे व्याख्यात्मकता में वृद्धि होती है और विभिन्न प्रॉम्प्ट्स के माध्यम से मॉडल की स्थिरता और व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है।

Shilpika Shilpika, Carlo Graziani, Bethany Lusch, Venkatram Vishwanath, Michael E. Papka2026-05-22

💻 computer science

AttuneBench: A Conversation-Based Benchmark for LLM Emotional Intelligence

यह शोध पत्र AttuneBench को प्रस्तुत करता है, जो 200 वास्तविक बहु-चरण मानव-मॉडल संवादों पर आधारित एक अभिनव बेंचमार्क है जिसमें टर्न-दर-टर्न एनोटेशन दिए गए हैं, जो यह प्रकट करता है कि भावनात्मक रूप से बुद्धिमान व्यवहार विभाज्य क्षमताओं से बना है और प्राथमिकता संरेखण (preference alignment), पारंपरिक भावना-लेबल सटीकता की तुलना में मॉडल भेदभाव के लिए एक अधिक प्रभावी मीट्रिक है।

Kate M. Lubrano, Faisal Sayed, Ankita Rathod, Akshansh, Craver Corbyn Thomas-Smith, Mark E. Whiting, Karina Nguyen2026-05-22

💻 computer science

Understanding Perspectives of Patients, Caregivers and Clinicians towards Emerging Collaborative-decision Making Technologies

यह गुणात्मक अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ उभरती हुई सहयोगात्मक निर्णय लेने वाली तकनीकें बाल चिकित्सा देखभाल के लिए आशाजनक हैं, वहीं उनका प्रभावी कार्यान्वयन रोगियों, देखभाल करने वालों और चिकित्सकों के बीच विविध धारणाओं को संबोधित करने और इन उपकरणों में उपयुक्त विश्वास को रणनीतिक रूप से बढ़ावा देने पर निर्भर करता है।

Ray-Yuan Chung, Athena Ortega, Zixuan Xu, Daeun Yoo, Jaime Snyder, Wanda Pratt, Aaron Wightman, Ryan Hutson, Cozumel Pru (…)2026-05-22

⚛️ high-energy experiments

Patch Hierarchical Attention Transformer for Efficient Particle Jet Tagging

यह शोध पत्र PHAT-JeT को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर है जो वास्तविक समय में पार्टिकल जेट टैगिंग में अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करने के लिए भौतिकी-प्रेरित ज्यामितीय मैसेज पासिंग को पदानुक्रमित पैच-आधारित अटेंशन मैकेनिज्म के साथ जोड़ता है और साथ ही मानक ट्रांसफॉर्मर की कम्प्यूटेशनल बाधाओं को दूर करता है।

Aaron Wang, Zihan Zhao, Alan Xia, Chang Sun, Abhijith Gandrakota, Jennifer Ngadiuba, Richard Cavanaugh, Javier Duarte2026-05-22

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