cs.AI पेपर | Gist.Science

PhysioSeq2Seq: A Hybrid Physiological Digital Twin and Sequence-to-Sequence LSTM for Long-Horizon Glucose Forecasting in Type 1 Diabetes

PhysioSeq2Seq एक हाइब्रिड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो टाइप 1 डायबिटीज में रिकर्सिव एरर कंपाउंडिंग को समाप्त करने और लॉन्ग-होरिज़न ग्लूकोज फोरकास्टिंग बायस को कम करने के लिए पेशेंट-स्पेसिफिक फिजियोलॉजिकल डिजिटल ट्विन्स को सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस LSTM के साथ जोड़ता है, जो मानक रिकर्सिव LSTMs और विशुद्ध रूप से मैकेनिस्टिक ODE मॉडल्स दोनों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Phat Tran, Neville Mehta, Clara Mosquera-Lopez, Robert H. Dodier, Lizhong Chen, Peter G. Jacobs2026-05-19

🤖 machine learning

Plan First, Diffuse Later: Extrinsic Graph Guidance for Long-Horizon Diffusion Planning

यह शोधपत्र XDiffuser प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन दृष्टिकोण है जो एक्सट्रिंसिक ग्राफ-आधारित खोज (extrinsic graph-based search) का उपयोग करके एक हल्का प्लान (lightweight plan) तैयार करता है जो डिनोइजिंग प्रक्रिया को निर्देशित करता है, जिससे इंट्रिंसिक खोज (intrinsic search) के कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के बिना वैश्विक सुसंगतता और जटिल कार्यों पर प्रदर्शन में सुधार करके लॉन्ग-होरिज़न डिफ्यूजन प्लानिंग को बढ़ाता है।

Yaniv Hassidof, Adir Morgan, Yilun Du, Kiril Solovey2026-05-19

🤖 AI

Reasoning Can Be Restored by Correcting a Few Decision Tokens

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडलों (large language models) की तर्क करने की क्षमताओं को उन शुरुआती, उच्च-अनिश्चितता वाले नियोजन टोकन (planning tokens) के एक विरल सेट की पहचान करके और उनमें हस्तक्षेप करके कुशलतापूर्वक बहाल किया जा सकता है जहाँ आधार मॉडल (base models) अधिक सक्षम तर्क मॉडलों से असहमत होते हैं, जो एक हल्के अनुमान-समय प्रतिनिधि रणनीति (lightweight inference-time delegation strategy) का उपयोग करता है जो प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Changshuo Shen, Leheng Sheng, Yuxin Chen, An Zhang, Xiang Wang2026-05-19

💬 NLP

DriveSafe: A Framework for Risk Detection and Safety Suggestions in Driving Scenarios

DriveSafe एक नवीन ढांचा है जो स्थानिक रूप से आधारित, मल्टीमॉडल दृश्य कैप्शन उत्पन्न करके एक हल्के एडैप्टर को फाइन-ट्यून करता है, जिससे खतरों की पहचान करने और DRAMA बेंचमार्क पर सुरक्षा सुझाव प्रदान करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करके स्वायत्त वाहन जोखिम मूल्यांकन को बढ़ाता है।

Sainithin Artham, Shankar Gangisetty, Avijit Dasgupta, C. V. Jawahar2026-05-19

🤖 AI

From Static Risk to Dynamic Trajectories: Toward World-Model-Inspired Clinical Prediction

यह समीक्षा हस्तक्षेप-जागरूक (intervention-aware) नैदानिक एआई के लिए एक एकीकृत ढांचे का प्रस्ताव करती है जो उपचार फीडबैक के तहत गतिशील रोग प्रक्षेपवक्रों को मॉडल करने के लिए पूर्वानुमान, प्रतितथ्यात्मक अनुमान (counterfactual estimation) और नीति मूल्यांकन को जोड़ता है, जिससे स्थिर जोखिम भविष्यवाणी से व्यक्तिगत देखभाल के लिए सुरक्षित, निर्णय-ग्रेड साक्ष्य की ओर प्रगति होती है।

Pujun Feng, Xiaoyu Guo, Seyed Ehsan Saffari, Min Hun Lee, Siew-Kei Lam, Erik Cambria, Xibin Sun, Yangtao Zhou, Tong Yang (…)2026-05-19

💬 NLP

Full Attention Strikes Back: Transferring Full Attention into Sparse within Hundred Training Steps

यह शोध पत्र RTPurbo को प्रस्तुत करता है, जो फुल-अटेंशन लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की अंतर्निहित स्पर्सिटी (sparsity) का लाभ उठाकर उन्हें न्यूनतम प्रशिक्षण के साथ कुशलतापूर्वक अत्यधिक स्पर्स आर्किटेक्चर में बदलने का एक तरीका है, जिससे महंगी नेटिव स्पर्स प्रीट्रेनिंग की आवश्यकता के बिना लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इन्फरेंस में लगभग लॉसलेस सटीकता और महत्वपूर्ण गति प्राप्त होती है।

Yanke Zhou, Yiduo Li, Hanlin Tang, Maohua Li, Kan Liu, Lan Tao, Lin Qu, Yuan Yao, Xiaoxing Ma2026-05-19

💬 NLP

How do Humans Process AI-generated Hallucination Contents: a Neuroimaging Study

यह न्यूरोइमेजिंग अध्ययन ईईजी (EEG) का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करता है कि मानव मस्तिष्क एआई-जनित मतिभ्रम (hallucinations) को संसाधित करते समय विशिष्ट तंत्रिका गतिकी (neural dynamics) प्रदर्शित करता है, जो यह प्रकट करता है कि गलत समझे गए मतिभ्रम मानक न्यूरोकॉग्निटिव तथ्य सत्यापन पथ को सक्रिय करने में विफल रहते हैं।

Shuqi Zhu, Yi Zhong, Ziyi Ye, Bangde Du, Yujia Zhou, Qingyao Ai, Yiqun Liu2026-05-19

🤖 AI

Latent Action Control for Reasoning-Guided Unified Image Generation

यह शोध पत्र लेटेंट एक्शन कंट्रोल (LAC) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी विधि है जो एक साझा बैकबोन के भीतर छिपे हुए निरंतर कार्यों (hidden continuous actions) के रूप में तर्क को निरूपित करके एकीकृत छवि निर्माण को उन्नत करती है, जिससे मॉडल मध्यवर्ती तर्क टोकन या छवियों को उत्पन्न किए बिना अनुमानित ज्ञान और स्थानिक संबंधों को उच्च-गुणवत्ता वाले दृश्य आउटपुट में प्रभावी ढंग से अनुवादित करने में सक्षम होते हैं।

Fuxiang Zhai, Sixiang Chen, Yingjin Li, Shuaibo Li, Jianyu Lai, Tengjun Huang, Lei Zhu2026-05-19

🤖 AI

Harnessing AI for Inverse Partial Differential Equation Problems: Past, Present, and Prospects

यह शोध पत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके इनवर्स पार्शियल डिफरेंशियल इक्वेशन समस्याओं को हल करने में हालिया प्रगति की एक व्यापक समीक्षा प्रदान करता है, जो इनवर्स समस्याओं, डिज़ाइन और नियंत्रण के लिए विधियों को व्यवस्थित रूप से वर्गीकृत करता है और प्रमुख अनुप्रयोगों का सारांश प्रस्तुत करते हुए भौतिकी-सूचित आर्किटेक्चर (physics-informed architectures) और अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) जैसी भविष्य की चुनौतियों को रेखांकित करता है।

Zhentao Tan, Yuze Hao, Boyi Zou, Mingsheng Long, Yi Yang, Gang Bao2026-05-19

🤖 machine learning

Extending Pretrained 10-Second ECG Foundation Models to Longer Horizons

यह शोध पत्र एक पैरामीटर-कुशल ढांचे का प्रस्ताव करता है जो बैकबोन को पुन: प्रशिक्षित किए बिना संरचनात्मक अनुकूलता और सिमेंटिक टेम्पोरल मॉडलिंग के लिए एक हल्के प्लग-इन मॉड्यूल को पेश करके प्रीट्रेन्ड 10-सेकंड ईसीजी फाउंडेशन मॉडल्स को लंबे, परिवर्तनशील-लंबाई वाले रिकॉर्डिंग को संभालने के लिए विस्तारित करता है।

Wei Tang, Jinpei Han, Kangning Cui, Mattia Carletti, Fredrik K. Gustafsson, Shreyank N Gowda, Patitapaban Palo, Anshul T (…)2026-05-19

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