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cs.AI

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🤖 AI

ArcVQ-VAE: A Spherical Vector Quantization Framework with ArcCosine Additive Margin

यह शोध पत्र ArcVQ-VAE का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन वेक्टर क्वांटिज़ेशन फ्रेमवर्क है जो कोडबुक वेक्टर्स को बाधित करने और उनकी कोणीय पृथक्करणीयता (angular separability) में सुधार करने के लिए एक गोलाकार कोणीय-सीमा (spherical angular-margin) पूर्ववर्ती (prior) को पेश करके VQ-VAEs में डिस्क्रीट रिप्रेजेंटेशन लर्निंग को बढ़ाता है, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर कोडबुक उपयोगिता और उत्कृष्ट इमेज रिकंस्ट्रक्शन एवं जनरेशन प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Jaeyung Kim, YoungJoon Yoo2026-05-14
🤖 AI

MMSkills: Towards Multimodal Skills for General Visual Agents

यह शोध पत्र MMSkills प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो टेक्स्ट-आधारित कौशल निरूपण की सीमाओं को संबोधित करता है, और सामान्य विज़ुअल एजेंटों की रनटाइम निर्णय लेने की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए पुन: प्रयोज्य मल्टीमॉडल प्रक्रियात्मक ज्ञान (टेक्स्टुअल प्रक्रियाओं को स्थिति-सशर्त दृश्य साक्ष्यों के साथ संयोजित करके) को औपचारिक रूप देता है और कार्यान्वित करता है।

Kangning Zhang, Shuai Shao, Qingyao Li, Jianghao Lin, Lingyue Fu, Shijian Wang, Wenxiang Jiao, Yuan Lu, Weiwen Liu, Wein (…)2026-05-14
🤖 AI

AI-Generated Slides: Are They Good? Can Students Tell?

यह अध्ययन शैक्षिक स्लाइड्स बनाने के लिए विभिन्न जनरेटिव एआई (generative AI) उपकरणों का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि कोडिंग असिस्टेंट सबसे अधिक शैक्षणिक रूप से सुदृढ़ सामग्री तैयार करते हैं और छात्र एआई-जनित स्लाइड्स को मानव-निर्मित स्लाइड्स के समान गुणवत्ता का मानते हैं, जो अक्सर कथित निम्न गुणवत्ता को एआई स्रोत के साथ जोड़ते हैं।

Juho Leinonen, Lisa Zhang, Arto Hellas2026-05-14
🤖 machine learning

HLS-Seek: QoR-Aware Code Generation for High-Level Synthesis via Proxy Comparative Reward Reinforcement Learning

HLS-Seek एक QoR-सचेत कोड जनरेशन फ्रेमवर्क है जो हाई-लेवल सिंथेसिस के लिए एक 7B-पैरामीटर वाले LLM को कुशलतापूर्वक प्रशिक्षित करने हेतु अनिश्चितता-सचेत मोंटे कार्लो ड्रॉपआउट स्विचिंग के साथ एक तुलनात्मक प्रॉक्सी रिवॉर्ड मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे बेहतर लेटेंसी और रिसोर्स ऑप्टिमाइज़ेशन प्राप्त होता है और यह सिंटैक्स शुद्धता तथा पारेटो डोमिनेंस दोनों में फ्रंटियर मॉडल्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Qingyun Zou, Feng Yu, Hongshi Tan, Yao Chen, Bingsheng He, WengFai Wong2026-05-14
💬 NLP

Locale-Conditioned Few-Shot Prompting Mitigates Demonstration Regurgitation in On-Device PII Substitution with Small Language Models

यह शोधपत्र प्रदर्शन प्रतिगमन (demonstration regurgitation) को रोकने के लिए लोकेल-कंडीशन्ड रोटेटिंग फ्यू-शॉट प्रॉम्पटिंग के साथ एक 1-बिट स्मॉल लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करके एक ऑन-डिवाइस PII सब्स्टिट्यूशन पाइपलाइन प्रस्तावित करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि यह दृष्टिकोण नियम-आधारित विधियों की तुलना में अधिक स्वाभाविक टेक्स्ट उत्पन्न करता है, लेकिन अंततः अपर्याप्त प्रशिक्षण डेटा विविधता के कारण डाउनस्ट्रीम नेमड एंटिटी रिकग्निशन (NER) प्रदर्शन को नुकसान पहुँचाता है।

Anuj Sadani, Deepak Kumar2026-05-14
🤖 AI

RealICU: Do LLM Agents Understand Long-Context ICU Data? A Benchmark Beyond Behavior Imitation

यह शोध पत्र RealICU का परिचय देता है, जो एक पश्चदृष्टि-एनोटेटेड (hindsight-annotated) बेंचमार्क है जो चिकित्सक-समीक्षित ग्राउंड ट्रुथ का उपयोग करके लंबे-संदर्भ वाले ICU डेटा पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि बेहतर मेमोरी आर्किटेक्चर के बावजूद वर्तमान मॉडल रिकॉल-सुरक्षा ट्रेडऑफ और एंकरिंग बायस (anchoring biases) के साथ संघर्ष करते हैं।

Chengzhi Shen (Cherise), Weixiang Shen (Cherise), Tobias Susetzky (Cherise), Chen (Cherise), Chen (Cherise), Jun Li, Y (…)2026-05-14
🤖 AI

AttenA+: Rectifying Action Inequality in Robotic Foundation Models

AttenA+ एक प्लग-एंड-प्ले फ्रेमवर्क है जो प्रशिक्षण के दौरान गतिज रूप से महत्वपूर्ण, कम-वेग वाले खंडों को प्राथमिकता देने के लिए वेग-संचालित एक्शन अटेंशन (velocity-driven action attention) पेश करके रोबोटिक फाउंडेशन मॉडल्स को उन्नत करता है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त पैरामीटर या संरचनात्मक संशोधनों के जटिल हेरफेर कार्यों पर प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार होता है।

Daojie Peng, Fulong Ma, Jiahang Cao, Qiang Zhang, Xupeng Xie, Jian Guo, Ping Luo, Andrew F. Luo, Boyu Zhou, Jun Ma2026-05-14
🤖 machine learning

Dynamical Predictive Modelling of Cardiovascular Disease Progression Post-Myocardial Infarction via ECG-Trained Artificial Intelligence Model

यह शोध पत्र एक ऐसे फाउंडेशन मॉडल का प्रस्ताव करता है जो डेटा-दुर्लभ नैदानिक सेटिंग्स में पोस्ट-मायोकार्डियल इन्फार्क्शन परिणामों के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए अनलेबल ECG पर सेल्फ-सुपरवाइज्ड कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग को सुपरवाइज्ड मल्टीटास्क फाइन-ट्यूनिंग के साथ जोड़ता है।

Riccardo Cavarra, Lupo Lovatelli, Shaheim Ogbomo-Harmitt, Shahid Aziz, Adelaide De Vecchi, Andrew King, Oleg Aslanidi2026-05-14
🤖 AI

Learning Local Constraints for Reinforcement-Learned Content Generators

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड कंटेंट जनरेशन विधि का प्रस्ताव करता है जो वेव फंक्शन कोलैप्स (Wave Function Collapse) द्वारा सीखे गए स्थानीय बाधाओं के साथ सुदृढीकरण-सीखने (reinforcement-learning) पर आधारित एक जनरेटर के एक्शन स्पेस को सीमित करता है, जिससे ऐसे गेम स्तर बनाना सक्षम होता है जो वैश्विक खेलने की योग्यता (playability) की आवश्यकताओं को एक साथ पूरा करते हैं और दृष्टिगत रूप से संतोषजनक स्थानीय पैटर्न बनाए रखते हैं।

Debosmita Bhaumik, Julian Togelius, Georgios N. Yannakakis, Ahmed Khalifa2026-05-14
🤖 AI

Beyond Anthropomorphism: Exploring the Roles of Perceived Non-humanity and Structural Similarity in Deep Self-Disclosure Toward Generative AI

2,400 प्रतिभागियों के 2025 के एक सर्वेक्षण पर आधारित, यह अध्ययन प्रकट करता है कि जनरेटिव एआई के प्रति गहरा आत्म-प्रकटीकरण (डीप सेल्फ-डिक्लोज़र), कथित गैर-मानवीयता और संरचनात्मक समानता के संयुक्त प्रभावों द्वारा महत्वपूर्ण रूप से संचालित होता है, जो यह सुझाव देता है कि विश्वास-संबंधी व्यवहार पारंपरिक मानवशास्त्रीय धारणाओं से परे विस्तृत हैं।

Satoru Shibuya2026-05-14