💬 NLP

LP-Eval: Rubric and Dataset for Measuring the Quality of Legal Proposition Generation

यह शोध पत्र LP-Eval प्रस्तुत करता है, जो यूरोपीय संघ के न्यायालयों के निर्णयों से उत्पन्न एलएलएम (LLM) द्वारा निर्मित कानूनी प्रस्तावों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए कानूनी विशेषज्ञों के साथ मिलकर तैयार किया गया एक रूब्रिक और डेटासेट है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि मॉडल सामान्य रूप से उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट उत्पन्न करते हैं, उनका प्रदर्शन मामले की आयु के अनुसार भिन्न होता है और रूब्रिक-निर्देशित एलएलएम मूल्यांकनकर्ता, प्रत्यक्ष स्कोरिंग की तुलना में बेहतर होने के बावजूद, अभी भी मानव विशेषज्ञों की सूक्ष्म संवेदनशीलता की कमी रखते हैं।

Shanshan Xu, Johan Lindholm, Amogh Raina, Henrik Palmer Olsen, Daniel Hershcovich2026-05-20
📊 statistics

Smooth Piecewise Cutting for Neural Operator to Handle Discontinuities and Sharp Transitions

यह शोध पत्र Cut-DeepONet को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय न्यूरल ऑपरेटर फ्रेमवर्क है जो डोमेन को चिकने उप-क्षेत्रों में विभाजित करके और सीमाओं के स्थानों की भविष्यवाणी करके विच्छेदन (discontinuities) को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में कम मापदंडों और कम-रिज़ॉल्यूशन वाले डेटा का उपयोग करके तीव्र संक्रमण (sharp transitions) वाली PDEs पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Ha Dang, Sebastian Schmidt, Juergen Hesser2026-05-20
⚡ electrical engineering

Mega-ASR: Towards In-the-wild^2 Speech Recognition via Scaling up Real-world Acoustic Simulation

यह शोध पत्र Mega-ASR को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल फ्रेमवर्क है जो जटिल, वास्तविक दुनिया के कंपोजिशनल विरूपणों (compositional distortions) के तहत भाषण को पहचानने में महत्वपूर्ण अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए नवनिर्मित Voices-in-the-Wild-2M डेटासेट और प्रोग्रेसिव ट्रेनिंग रणनीतियों का लाभ उठाता है ताकि ध्वनिक मजबूती (acoustic robustness) की बाधा को दूर किया जा सके।

Zhifei Xie, Kaiyu Pang, Haobin Zhang, Deheng Ye, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan, Chunyan Miao2026-05-20
💬 NLP

FineBench: Benchmarking and Enhancing Vision-Language Models for Fine-grained Human Activity Understanding

यह शोधपत्र FineBench प्रस्तुत करता है, जो लंबे वीडियो पर सघन एनोटेशन के साथ एक बड़े पैमाने का सूक्ष्म-स्तरीय (fine-grained) मानव गतिविधि बेंचमार्क है, और FineAgent का प्रस्ताव करता है, जो एक मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है जो ओपन-सोर्स विजन-लैंग्वेज मॉडल्स की स्थानिक तर्क (spatial reasoning) और क्रिया समझ (action understanding) क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Gueter Josmy Faure, Min-Hung Chen, Jia-Fong Yeh, Hung-Ting Su, Winston H. Hsu2026-05-20
🤖 AI

Passive Construction Site Safety Monitoring via Persona-Scaffolded Adversarial Chain-of-Thought VLM Verification

यह शोध पत्र एक निष्क्रिय, शिफ्ट-समाप्ति निर्माण सुरक्षा निगरानी प्रणाली प्रस्तुत करता है जो फाइन-ट्यून्ड YOLO11 डिटेक्शन, SAM 3 सेगमेंटेशन, और Qwen3-VL-8B का उपयोग करते हुए एक नवीन पर्सोना-स्कैफोल्डेड एडवरसैरियल चेन-ऑफ-थॉट प्रोटोकॉल को एकीकृत करता है, जो कार्यकर्ता के दृष्टिकोण (POV) और फिक्स्ड कैमरा फुटेज से OSHA-मैप्ड सुरक्षा रिपोर्ट तैयार करते समय अनुपालन सत्यापन सटीकता में उल्लेखनीय सुधार करता है और मतिभ्रम (hallucinations) को कम करता है।

Ananth Sriram, Neel Mokaria, Rajveer Singh2026-05-20
🤖 machine learning

Fast and Featureless Node Representation Learning with Partial Pairwise Supervision

यह शोधपत्र कॉन्ट्रास्टिव फ्यूज़ (Contrastive FUSE) प्रस्तुत करता है, जो एक तेज़ और एकीकृत ढांचा है जो आंशिक युग्मवार पर्यवेक्षण (pairwise supervision) और बिना नोड विशेषताओं वाले ग्राफ़ पर स्केलेबल नोड प्रतिनिधित्व सीखने में सक्षम बनाता है, जो एक हल्के मॉड्यूलरिटी सन्निकटन (modularity approximation) के साथ स्पेक्ट्रल कॉन्ट्रास्टिव ऑब्जेक्टिव को अनुकूलित करता है।

Sujan Chakraborty, Saptarshi Bej2026-05-20
🤖 AI

StruMPL: Multi-task Dense Regression under Disjoint Partial Supervision and MNAR Labels

StruMPL एक नवीन मल्टी-टास्क डेंस रिग्रेशन फ्रेमवर्क है जो साझा एनकोडर्स, प्रोपेंसिटी और इम्प्यूटेशन हेड्स के माध्यम से स्थानिक MNAR सुधार और सीख योग्य भौतिक-आधारित बाधाओं को एकीकृत करके वन के उपरोक्त जमीनी बायोमास (aboveground biomass) और संरचनात्मक चरों का संयुक्त रूप से अनुमान लगाता है, जो विलगित आंशिक पर्यवेक्षण (disjoint partial supervision) और पक्षपाती ग्राउंड लेबल्स की चुनौतियों से प्रभावी ढंग से निपटने के लिए एक ऑगमेंटेड IPW लॉस का उपयोग करता है।

Reza M. Asiyabi, Juan Alberto Molina-Valero, The SEOSAW Partnership, Steven Hancock, Casey M. Ryan2026-05-20
🤖 AI

PEEK: Context Map as an Orientation Cache for Long-Context LLM Agents

PEEK एक ऐसी प्रणाली है जो एक छोटे, निरंतर "कॉन्टेक्स्ट मैप" में बार-बार आने वाले बाहरी संदर्भों के बारे में पुन: प्रयोज्य ओरिएंटेशन ज्ञान को कैश करके लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट LLM एजेंटों को बेहतर बनाती है, जो मौजूदा बेसलाइन की तुलना में कंप्यूटेशनल लागत को कम करते हुए तर्क की सटीकता और दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करती है।

Zhuohan Gu, Qizheng Zhang, Omar Khattab, Samuel Madden2026-05-20
🤖 AI

Probabilistic Tiny Recursive Model

यह शोध पत्र प्रोबेबिलिस्टिक टिनी रिकर्सिव मॉडल्स (PTRM) का परिचय देता है, जो एक कार्य-अज्ञेय (task-agnostic) ढांचा है जो पुनरावृत्ति के दौरान गॉसियन शोर (Gaussian noise) को इंजेक्ट करके छोटे मॉडलों की तर्क क्षमताओं को बढ़ाता है ताकि स्टोकेस्टिक अन्वेषण संभव हो सके, जिससे बिना किसी रिट्रेनिंग और काफी कम मापदंडों का उपयोग करते हुए जटिल पहेलियों पर फ्रंटियर LLMs की तुलना में सटीकता लगभग दोगुनी हो जाती है।

Amin Sghaier, Ali Parviz, Alexia Jolicoeur-Martineau2026-05-20
💬 NLP

GEM: GPU-Variability-Aware Expert to GPU Mapping for MoE Systems

GEM एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो हार्डवेयर परिवर्तनशीलता और टोकन लोड पैटर्न के आधार पर विशेषज्ञों को GPU में मैप करके Mixture-of-Experts (MoE) मॉडल इन्फरेंस विलंबता (latency) को अनुकूलित करता है, जिससे स्ट्रैगलर प्रभावों (straggler effects) को कम किया जा सकता है और एंड-टू-एंड प्रदर्शन को 16.5% तक सुधारा जा सकता है।

Sourish Wawdhane, Avinash Kumar, Poulami Das2026-05-20