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cs.AI

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🤖 AI

Conservative AI for Safety-Sensitive Medical Image Restoration: Residual-Bounded CT-CTA Enhancement for Intracranial Aneurysm-Relevant Signal Recovery

यह शोध पत्र एक रूढ़िवादी, अवशिष्ट-बद्ध (residual-bounded) 2.5D AI ढांचे का प्रस्ताव करता है जो इंट्राक्रेनियल CT और CTA छवियों को उन्नत करने के लिए, अनचाहे शारीरिक संशोधनों को सख्ती से सीमित करते हुए सिग्नल रिकवरी में सुधार करता है, जो नैदानिक नैदानिक प्रभावकारिता स्थापित किए बिना अभी तक सुरक्षा-संवेदनशील संवहनी इमेजिंग में प्रारंभिक व्यवहार्यता और स्थिरता प्रदर्शित करता है।

Weijun Ma2026-05-19
🤖 AI

Asking Back: Interaction-Layer Antidistillation Watermarks

यह शोध पत्र "इंटरेक्शन-लेयर एंटीडिस्टिलेशन वॉटरमार्क्स" का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन रक्षा तंत्र है जो एलएलएम (LLM) के सिस्टम प्रॉम्प्ट्स में पता लगाने योग्य व्यवहार संबंधी मार्कर समाहित करता है ताकि अनधिकृत ज्ञान आसवन (नॉलेज डिस्टिलेशन) को विश्वसनीय रूप से ट्रैक किया जा सके, भले ही हमलावर पारंपरिक टोकन-स्तरीय संकेतों को पैराफ्रेस या हटा दें, जो विविध स्टूडेंट मॉडल्स में उच्च हस्तांतरणीयता और उपयोगकर्ता अनुभव पर न्यूनतम प्रभाव प्रदर्शित करता है।

Guang Yang, Amir Ghasemian, Fengchen Liu, Zhong Wang, Ninareh Mehrabi, Homa Hosseinmardi2026-05-19
🤖 AI

MHMamba: Multi-Head Mamba for 3D Brain Tumor Segmentation

यह शोध पत्र MHMamba का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन 3D ब्रेन ट्यूमर सेगमेंटेशन विधि है जो सीएनएन (CNNs) और ट्रांसफॉर्मर (Transformers) की सीमाओं को पार करते हुए रैखिक जटिलता के साथ कुशल, स्थिर और सटीक सेगमेंटेशन प्राप्त करने के लिए यू-आकार (U-shaped) की वास्तुकला के साथ एक मल्टी-हेड स्टेट-स्पेस मॉडल और अनुकूली संलयन तंत्र को एकीकृत करता है।

Hanjun Tao, Hua Wang, Fan Zhang2026-05-19
🤖 machine learning

Strategic Over-Parameterization for Generalizable Low-Rank Adaptation

यह शोध पत्र LoRA-Over को प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क है जो विविध कार्यों में सामान्यीकरण (generalization) में सुधार करने के लिए प्रशिक्षण के दौरान लो-रैंक एडेप्टरों को सहायक पैरामीटरों के साथ अस्थायी रूप से समृद्ध करता है, और फिर बिना किसी अतिरिक्त लागत के अनुमान (inference) के लिए उन्हें वापस एक मानक लो-रैंक संरचना में संकुचित कर देता है।

Jing Gao, Zhong-Yi Lu, Pan Zhang, Ze-Feng Gao2026-05-19
🤖 AI

LERA: LLM-Enhanced RAG for Ad Auction in Generative Chatbots

यह शोध पत्र LERA का प्रस्ताव करता है, जो LLM-आधारित चैटबॉट्स के लिए एक दो-चरणीय 'रिट्रीव-देन-जेनरेट' (retrieve-then-generate) नीलामी ढांचा है, जो एक सत्यनिष्ठ भुगतान तंत्र (truthful payment mechanism) के भीतर एम्बेडिंग-आधारित मोटे तौर पर छँटाई (coarse filtering) को LLM-व्युत्पन्न जैविक प्रासंगिकता स्कोर के साथ जोड़कर विज्ञापन चयन की सटीकता और विविधता को बढ़ाता है।

Haoran Sun, Xinrui Song, Xinyu Zhang, Zhaohua Chen, Xu Chu, Zhilin Zhang, Chuan Yu, Jian Xu, Bo Zheng, Xiaotie Deng2026-05-19
🧬 biology

MoleCode unlocks structural intelligence in large language models

MoleCode एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free), ग्राफ-स्पष्ट आणविक भाषा पेश करता है जो SMILES जैसे अंतर्निहित रैखिक निरूपणों को स्पष्ट संरचनात्मक संबंधों से बदल देता है, जिससे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) जटिल रासायनिक कार्यों के लिए बेहतर प्रदर्शन हेतु आणविक टोपोलॉजी के बारे में सीधे तर्क करने और हेरफेर करने में सक्षम होते हैं।

Zhiyuan Yan, Chen Liu, Boxuan Zhao, Kaiqing Lin, Jixiang Zhao, Yimi Wang, Liuzhenghao Lv, Hao Li, Shanzhuo Zhang, Li Yua (…)2026-05-19
🤖 AI

Visual Agentic Memory: Enabling Online Long Video Understanding via Online Indexing, Hierarchical Memory, and Agentic Retrieval

यह शोधपत्र विज़ुअल एजेंटिक मेमोरी (VAM) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो चयनात्मक अनुक्रमण (selective indexing), पदानुक्रमित मेमोरी संगठन (hierarchical memory organization) और एजेंटिक रिट्रीवल (agentic retrieval) के माध्यम से ऑनलाइन दीर्घ वीडियो समझ को बढ़ाता है, और विज़ुअल मेमोरी को एक स्पष्ट, निरीक्षण योग्य और क्वेरी करने योग्य आधार (substrate) के रूप में मानकर OVO-Bench और MM-Lifelong जैसे बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Aiden Yiliu Li, Nels Numan, Anthony Steed2026-05-19
🤖 AI

RAPT: Retrieval-Augmented Post-hoc Thresholding for Multi-Label Classification

यह शोध पत्र RAPT को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic), रिट्रीवल-ऑगमेंटेड पोस्ट-हॉक थ्रेशोल्डिंग रैपर है, जो समान ऐतिहासिक मामलों का लाभ उठाकर मल्टी-लेबल वर्गीकरण के लिए लेबल चयन थ्रेशोल्ड को गतिशील रूप से अनुकूलित करता है, जिससे यह सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता दोनों में स्थिर बेसलाइन और फ्यू-शॉट LLMs से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Lasal Jayawardena, Nirmalie Wiratunga, Ikechukwu Nkisi-Orji, Darren Nicol2026-05-19
🤖 AI

Scalable Uncertainty Reasoning in Knowledge Graphs

यह शोध प्रबंध ज्ञान ग्राफों (knowledge graphs) में स्केलेबल अनिश्चितता तर्क (uncertainty reasoning) के लिए एक मॉड्यूलर ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विशेष बीजगणितीय, तार्किक और ज्यामितीय तकनीकों के माध्यम से अस्पष्ट गुणों, संभाव्य ट्रिपल्स (probabilistic triples) और अपूर्ण स्कीमा को संबोधित करता है ताकि अर्थ संबंधी सटीकता और कम्प्यूटेशनल सुगमता के बीच सामंजस्य स्थापित किया जा सके।

Jingcheng Wu2026-05-19
📊 statistics

Isotonic Survival Regression: Calibrated Survival Distributions from Deep Cox Models

यह शोध पत्र डीप कॉक्स (Deep Cox) मॉडल्स की उत्तरजीविता संभावनाओं (survival probabilities) को कैलिब्रेट करने के लिए एक नवीन पोस्ट-हॉक आइसोटोनिक रिग्रेशन विधि का प्रस्ताव करता है, जो उनकी विभेदन शक्ति (discriminative power) से समझौता किए बिना सैद्धांतिक गारंटी और बेहतर व्यावहारिक उपयोगिता प्रदान करता है।

Anchit Jain, Kevin Zhang, Stephen Bates2026-05-19