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cs.AI

24509 पेपर

💻 computer science

A Non-Destructive Methodological Framework for Modernizing Legacy Clinical Reporting Systems for AI-Driven Pharmacoinformatics: A SAS Case Study

यह शोध पत्र एक गैर-विनाशकारी पद्धतिगत ढांचे को प्रस्तुत करता है जो मौजूदा कोड को एक मेटाडेटा परत के साथ लपेटकर मशीन-पठनीय आउटपुट उत्पन्न करने के लिए, मूल स्रोत को बदले बिना उच्च सत्यापन समानता और महत्वपूर्ण कोड कमी प्राप्त करते हुए, एआई-संचालित फार्माकोइनफॉर्मेटिक्स के लिए लीगेसी एसएएस (SAS) क्लिनिकल रिपोर्टिंग सिस्टमों को आधुनिक बनाता है।

Jaime Yan2026-05-15
📊 statistics

AIS: Adaptive Importance Sampling for Quantized RL

यह शोध पत्र अडैप्टिव इम्पोर्टेंस सैंपलिंग (AIS) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए रिइन्फोर्समेंट लर्निंग में लो-प्रिसिजन (FP8) रोलआउट्स के कारण होने वाले पॉलिसी ग्रेडिएंट बायस को गतिशील रूप से ठीक करता है, जिससे फुल-प्रिसिजन बेसलाइन्स के समान प्रशिक्षण स्थिरता और प्रदर्शन बनाए रखते हुए महत्वपूर्ण इन्फरेंस स्पीडअप सक्षम होता है।

Jiajun Zhou, Wei Shao, Lingchao Zheng, Yuwei Fan, Ngai Wong2026-05-15
📊 statistics

A Regret Perspective on Online Multiple Testing

यह शोध पत्र ऑनलाइन मल्टीपल टेस्टिंगिंग में त्रुटियों की विषम लागतों को संबोधित करने के लिए 'वेटेड रिग्रेट' (Weighted Regret) की अवधारणा प्रस्तुत करता है, जो यह सिद्ध करता है कि डिटरमिनिस्टिक FDR-नियंत्रित प्रक्रियाएं थ्रेशोल्ड डिप्लीशन (threshold depletion) के कारण लीनियर रिग्रेट से ग्रस्त होती हैं, और एक 'डिकपल्ड-ओएमटी' (Decoupled-OMT) मेटा-रैपर का प्रस्ताव करता है जो सटीक एसिम्प्टोटिक सुरक्षा को बनाए रखते हुए ऑर्डर-ऑप्टिमल सबलीनियर रिग्रेट प्राप्त करने के लिए हिस्ट्री-डिकपल्ड रैंडम परटर्बेशन्स का उपयोग करता है।

Qingyang Hao, Kongchang Zhou, Fang Kong, Hongxin Wei2026-05-15
🤖 machine learning

Unsupervised learning of acquisition variability in structural connectomes via hybrid latent space modeling

यह शोध पत्र एक अनसुपरवाइज्ड हाइब्रिड लेटेंट स्पेस फ्रेमवर्क पेश करता है जिसमें आर्किटेक्चरल एनीलिंगिंग है जो बिना किसी मैनुअल कैपेसिटी ट्यूनिंग की आवश्यकता के, बड़े पैमाने के dMRI स्ट्रक्चरल कनेक्टोम्स में अधिग्रहण-संबंधी परिवर्तनशीलता को जैविक संकेतों से प्रभावी ढंग से अलग करता है।

Gaurav Rudravaram, Lianrui Zuo, Karthik Ramadass, Elyssa McMaster, Jongyeon Yoon, Aravind R. Krishnan, Adam M. Saunders (…)2026-05-15
🤖 machine learning

Towards the Next Frontier of LLMs, Training on Private Data: A Cross-Domain Benchmark for Federated Fine-Tuning

यह शोध पत्र स्वास्थ्य सेवा और वित्त डोमेन में निजी, गैर-IID डेटा पर पैरामीटर-कुशल विधियों (LoRA, QLoRA, IA3) का उपयोग करते हुए एक फेडरेटेड फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह सेंट्रलाइज्ड ट्रेनिंग के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त करता है जबकि आइसोलेटेड लर्निंग से बेहतर प्रदर्शन करता है और संवेदनशील डेटा साझा किए बिना लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को अनुकूलित करने के लिए ऊर्जा-कुशल समाधान प्रदान करता है।

Daniel M. Jimenez-Gutierrez, Enrique Zuazua, Georgios Kellaris, Joaquin del Rio, Oleksii Sliusarenko, Xabi Uribe-Etxebar (…)2026-05-15
💻 computer science

AgentTrap: Measuring Runtime Trust Failures in Third-Party Agent Skills

यह शोधपत्र AgentTrap को प्रस्तुत करता है, जो 141 कार्यों वाला एक गतिशील बेंचमार्क है जिसे तीसरे पक्ष के स्किल्स (third-party skills) में अंतर्निहित दुर्भावनापूर्ण रनटाइम व्यवहारों का प्रतिरोध करने की LLM एजेंटों की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि मॉडल अक्सर असुरक्षित प्रभावों को साधारण जेलब्रेक के बजाय सामान्य वर्कफ़्लो घटकों के रूप में मानकर विफल हो जाते हैं।

Haomin Zhuang, Hanwen Xing, Yujun Zhou, Yuchen Ma, Yue Huang, Yili Shen, Yufei Han, Xiangliang Zhang2026-05-15
⚛️ high-energy experiments

Collider-Bench: Benchmarking AI Agents with Particle Physics Analysis Reproduction

यह शोध पत्र कोलाइडर-बेंच (Collider-Bench) का परिचय देता है, जो एक नया बेंचमार्क है जिसे सार्वजनिक संसाधनों का उपयोग करके लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर (Large Hadron Collider) के जटिल कण भौतिकी विश्लेषणों को पुनरुत्पादित करने की स्वायत्त एआई एजेंटों की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान सामान्य-उद्देश्य वाले कोडिंग एजेंट इन कार्यों को विश्वसनीय रूप से निष्पादित करने में अभी भी मानव भौतिकविदों से पीछे रह जाते हैं।

Darius A. Faroughy, Sofia Palacios Schweitzer, Ian Pang, Siddharth Mishra-Sharma, David Shih2026-05-15
🤖 machine learning

WarmPrior: Straightening Flow-Matching Policies with Temporal Priors

यह शोध पत्र WarmPrior को प्रस्तुत करता है, जो हालिया एक्शन हिस्ट्री से प्राप्त एक टेम्पोरली ग्राउंडेड प्रायर (temporally grounded prior) है, जो फ्लो-मैचिंग पॉलिसियों में मानक गॉसियन सोर्स (standard Gaussian source) को प्रतिस्थापित करता है ताकि अधिक सीधे संभाव्यता पथ (probability paths) उत्पन्न किए जा सकें, जिससे रोबोटिक मैनिपुलेशन कार्यों में सफलता दर, सैंपल दक्षता और अन्वेषण में निरंतर सुधार होता है।

Sinjae Kang, Chanyoung Kim, Kaixin Wang, Li Zhao, Kimin Lee2026-05-15
🤖 machine learning

Towards Resource-Efficient LLMs: End-to-End Energy Accounting of Distillation Pipelines

यह शोध पत्र एक व्यापक एंड-टू-एंड ऊर्जा लेखांकन ढांचे (energy accounting framework) को प्रस्तुत करता है जो LLM डिस्टिलेशन में टीचर-साइड वर्कलोड की अक्सर अनदेखी की जाने वाली संसाधन लागतों को प्रकट करता है, जिससे ऊर्जा-गुणवत्ता ट्रेड-ऑफ कर्व्स और कुशल डिस्टिलेशन विधियों के चयन के लिए व्यावहारिक दिशा-निर्देशों का निर्माण संभव हो पाता है।

Katherine Lambert, Sasha Luccioni2026-05-15
💻 computer science

CineMesh4D: Personalized 4D Whole Heart Reconstruction from Sparse Cine MRI

CineMesh4D एक नवीन एंड-टू-एंड 4D पाइपलाइन है जो स्पार्स मल्टी-व्यू 2D सिने MRI से व्यक्तिगत संपूर्ण-हृदय मेश (whole-heart meshes) को पुनर्गठित करने के लिए एक डिफरेंशिएबल रेंडरिंग लॉस और एक ड्यूल-कॉन्टेक्स्ट टेम्पोरल ब्लॉक का लाभ उठाती है ताकि स्पार्स सैंपलिंग और कार्डिएक मोशन कपलिंग की चुनौतियों को दूर किया जा सके।

Xiaoyue Liu, Xiaohan Yuan, Mark Y Chan, Ching-Hui Sia, Lei Li2026-05-15