cs.AI पेपर | Gist.Science

Representational Alignment with Chemical Induced Fit for Molecular Relational Learning

यह शोध पत्र ReAlignFit का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो एक रासायनिक 'इंड्यूस्ड फिट' (Induced Fit) आधारित इंडक्टिव बायस और एक 'सबग्राफ इंफॉर्मेशन बॉटलनेक' (Subgraph Information Bottleneck) के माध्यम से सबस्ट्रक्चर रिप्रजेंटेशन को गतिशील रूप से संरेखित करके मॉलिक्यूलर रिलेशनल लर्निंग की स्थिरता और प्रदर्शन को बढ़ाता है, जो प्रभावी रूप से रूल-शिफ्टेड और स्कैफोल्ड-शिफ्टेड डेटा वितरणों की चुनौतियों का समाधान करता है।

Peiliang Zhang, Jingling Yuan, Qing Xie, Yongjun Zhu, Lin Li2026-05-19

💬 NLP

Supervising the search process produces reliable and generalizable information-seeking agents

यह शोध पत्र RAG-Gym और Re $^2$ Search++ एजेंट को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि पर्यवेक्षण (supervision) को अंतिम उत्तरों से हटाकर स्वयं खोज प्रक्रिया पर केंद्रित करने से अधिक विश्वसनीय और सामान्यीकरण योग्य सूचना-खोज एजेंट प्राप्त होते हैं, विशेष रूप से आउट-ऑफ-डोमेन सेटिंग्स में।

Guangzhi Xiong, Qiao Jin, Xiao Wang, Yin Fang, Haolin Liu, Yifan Yang, Fangyuan Chen, Zhixing Song, Dengyu Wang, Minjia (…)2026-05-19

💬 NLP

Automated Knowledge Component Generation for Interpretable Knowledge Tracing in Coding Problems

यह शोध पत्र KCGen-KT को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित LLM-आधारित पाइपलाइन है जो ओपन-एंडेड कोडिंग समस्याओं के लिए नॉलेज कंपोनेंट्स (ज्ञान घटकों) को उत्पन्न और टैग करती है, और व्यापक मूल्यांकन के माध्यम से यह प्रदर्शित करती है कि ये AI-जनरेटेड घटक छात्र प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने और लर्निंग कर्व्स को मॉडल करने में पारंपरिक मानव-लिखित घटकों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Zhangqi Duan, Nigel Fernandez, Arun Balajiee Lekshmi Narayanan, Mohammad Hassany, Rafaella Sampaio de Alencar, Peter Bru (…)2026-05-19

🧬 biology

Naturalistic Computational Cognitive Science: Towards generalizable models and theories that capture the full range of natural behavior

यह शोध पत्र एक "प्राकृतिकतावादी गणनात्मक संज्ञानात्मक विज्ञान" (Naturalistic Computational Cognitive Science) दृष्टिकोण का समर्थन करता है जो सामान्यीकरण योग्य सिद्धांतों और मॉडलों को विकसित करने के लिए एआई (AI) प्रगति को संज्ञानात्मक और तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के साथ एकीकृत करता है, जो प्रयोगात्मक कठोरता बनाए रखते हुए प्राकृतिक व्यवहार के पूर्ण स्पेक्ट्रम की व्याख्या करने में सक्षम हों।

Wilka Carvalho, Andrew Lampinen2026-05-19

💻 computer science

LLM-Safety Evaluations Lack Robustness

यह शोध पत्र तर्क देता है कि वर्तमान एलएलएम (LLM) सुरक्षा अनुसंधान मूल्यांकन पाइपलाइन में महत्वपूर्ण शोर और विसंगतियों से बाधित है, और यह भविष्य के हमले और रक्षा आकलन की मजबूती, निष्पक्षता और तुलनीयता में सुधार के लिए व्यवस्थित दिशा-निर्देश प्रस्तावित करता है।

Tim Beyer, Sophie Xhonneux, Simon Geisler, Gauthier Gidel, Leo Schwinn, Stephan Günnemann2026-05-19

💻 computer science

Action-Gradient Monte Carlo Tree Search for Non-Parametric Continuous (PO)MDPs

यह शोध पत्र एक्शन-ग्रेडिएंट एमसीएसटी (AGMCTS) को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्लोबल ट्री सर्च को लोकल ग्रेडिएंट-आधारित एक्शन रिफाइनमेंट के साथ एकीकृत करके और मल्टीपल इम्पॉर्टेंस सैंपलिंग ट्री एवं एक्शन स्कोर ग्रेडिएंट थ्योरम्स के माध्यम से सुसंगत वैल्यू एस्टीमेशन के लिए सैद्धांतिक गारंटी प्रदान करके निरंतर (PO)MDPs में ऑनलाइन प्लानिंग को बेहतर बनाने वाला एक नवीन ढांचा है।

Idan Lev-Yehudi, Michael Novitsky, Moran Barenboim, Ron Benchetrit, Vadim Indelman2026-05-19

🤖 machine learning

Long Context Modeling with Ranked Memory-Augmented Retrieval

यह शोध पत्र एन्हांस्ड रैंकड मेमोरी ऑगमेंटेड रिट्रीवल (ERMAR) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट लैंग्वेज मॉडलिंग कार्यों में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्राप्त करने के लिए एक नवीन प्रासंगिकता स्कोरिंग तंत्र और की-वैल्यू एम्बेडिंग्स के पॉइंटवाइज री-रैंकिंग का लाभ उठाते हुए दीर्घकालिक स्मृति को गतिशील रूप से प्रबंधित करता है।

Ghadir Alselwi, Hao Xue, Shoaib Jameel, Basem Suleiman, Flora D. Salim, Imran Razzak2026-05-19

💬 NLP

LogQuant: Log-Distributed 2-Bit Quantization of KV Cache with Superior Accuracy Preservation

LogQuant ने एक नवीन लॉग-डिस्ट्रीब्यूटेड 2-बिट क्वांटाइजेशन तकनीक पेश की है जो KV कैश के लिए, न्यूनतम मेमोरी फुटप्रिंट बनाए रखते हुए, बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के लिए इन्फरेंस थ्रूपुट, बैच साइज और टास्क सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करती है।

Han Chen, Zicong Jiang, Zining Zhang, Bingsheng He, Pingyi Luo, Mian Lu, Yuqiang Chen2026-05-19

💬 NLP

Sustainability via LLM Right-sizing

यह अध्ययन अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित करता है कि छोटे, स्थानीय रूप से तैनात किए जा सकने वाले एलएलएम (LLMs) अक्सर रोजमर्रा के संगठनात्मक कार्यों के लिए बड़े मॉडलों की तुलना में एक टिकाऊ और लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करते हैं, जो प्रदर्शन-अधिकतम करने वाले बेंचमार्क से संदर्भ-जागरूक पर्याप्तता आकलन की ओर बदलाव का समर्थन करते हैं।

Jennifer Haase, Finn Klessascheck, Jan Mendling, Sebastian Pokutta2026-05-19

⚡ electrical engineering

Perceptual implications of automatic anonymization in pathological speech

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि रोग संबंधी वाणी (pathological speech) का स्वचालित अनामिकीकरण (automatic anonymization) कथित गुणवत्ता को काफी कम कर देता है और श्रोताओं द्वारा अत्यधिक पता लगाने योग्य बना रहता है, यह नैदानिक गंभीरता रेटिंग को काफी हद तक सुरक्षित रखता है, जो मानक कम्प्यूटेशनल गोपनीयता मेट्रिक्स और संवेदी परिणामों के बीच एक महत्वपूर्ण अलगाव को प्रकट करता है जिसके लिए नैदानिक तैनाती हेतु विकार-वार और श्रोता-स्तरीकृत मूल्यांकन की आवश्यकता है।

Soroosh Tayebi Arasteh, Saba Afza, Tri-Thien Nguyen, Lukas Buess, Maryam Parvin, Tomas Arias-Vergara, Paula Andrea Perez (…)2026-05-19

← पिछला अगला →