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cs.AI

24509 पेपर

🤖 machine learning

Model-Level GNN Explanations via Rule-to-Graph Readout for Logit Reconstruction

यह शोध पत्र एक नवीन मॉडल-स्तरीय GNN स्पष्टीकरण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ग्राउंडेड सबग्राफ अवधारणाओं को प्रतीकात्मक नियमों में संयोजित करके और उन्हें एक फ्रोजन क्लासिफायर के माध्यम से पारित करके कच्चे मल्टीक्लास लॉजिट्स को पुनर्गठित करता है, जिससे नियम-स्तरीय योगदान विश्लेषण के साथ उच्च-निष्ठा वाले, टेस्ट-टाइम इंस्टेंशिएबल ग्लोबल स्पष्टीकरण प्राप्त होते हैं जो पूर्व विधियों की तुलना में काफी तेज़ हैं।

Shengyao Lu, Jiuding Yang, Aedan J. DeFrates, Keith G. Mills, Baochun Li, Di Niu2026-05-13
💬 NLP

Toxicity Detection Should Measure Contextual Harm, Not Text-Intrinsic Badness

यह स्थिति पत्र (position paper) तर्क देता है कि विषाक्तता का पता लगाने की प्रक्रिया को विषाक्तता को अलग-थलग पाठ के एक अंतर्निहित गुण के रूप में मानने के बजाय इसे एक प्रासंगिक संचार संबंधी हानि (contextual communicative harm) के रूप में मापने की ओर स्थानांतरित होना चाहिए, जो यह बेहतर ढंग से पकड़ सके कि कैसे कथित मानदंड उल्लंघन और सामाजिक संदर्भ वास्तविक व्यवधान उत्पन्न करते हैं, जिसके लिए 'कॉन्टेक्स्टुअल स्ट्रेस फ्रेमवर्क' (CSF) और 'CSF-Eval' पेश किए गए हैं।

Sergei Berezin, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi2026-05-13✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

Reconstructing Sepsis Trajectories from Clinical Case Reports using LLMs: the Textual Time Series Corpus for Sepsis

यह शोध पत्र मेडिकल केस रिपोर्ट्स से क्लिनिकल निष्कर्षों को निकालने और उन्हें समयबद्ध करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करने वाले एक पाइपलाइन को प्रस्तुत करता है, जिसके परिणामस्वरूप सेप्सिस-3 (Sepsis-3) के लिए एक ओपन-एक्सेस टेक्स्टुअल टाइम सीरीज़ कॉर्पस प्राप्त होता है जो चिकित्सक के एनोटेशन की तुलना में इवेंट रिकवरी और टेम्पोरल ऑर्डरिंग में उच्च सटीकता प्रदर्शित करता है।

Shahriar Noroozizadeh, Jeremy C. Weiss2026-05-13
🤖 AI

Exploring Nonlinear Pathway in Parameter Space for Machine Unlearning

यह शोध पत्र मोड कनेक्टिविटी अनलर्निंग (MCU) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो मौजूदा विधियों में वेट एंटैंगलमेंट (weight entanglement) को दूर करने के लिए नॉनलीनियर मोड कनेक्टिविटी और अनुकूलन रणनीतियों का लाभ उठाता है, जिससे मॉडलों का एक स्पेक्ट्रम उत्पन्न होता है जो कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ भूलने की गुणवत्ता (forgetting quality) और भविष्य कहने वाले प्रदर्शन (predictive performance) को प्रभावी ढंग से संतुलित करता है।

Yingdan Shi, Ren Wang2026-05-13
💬 NLP

Learning Adapter Rank via Symmetry Breaking

यह शोध पत्र लो-रैंक वेरिएशनल ड्रॉपआउट (LRVD) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा बेयसियन ढांचा है जो वेरिएशनल इन्फरेंस के माध्यम से LoRA की रोटेशनल सिमिट्री को तोड़ता है ताकि न्यूनतम पैरामीटर ओवरहेड के साथ प्रभावी एडैप्टर रैंक और प्रेडिक्टिव अनसर्टेन्टी को स्वचालित रूप से निर्धारित किया जा सके।

Cooper Doyle, Andy Hu, Rebecca Chan, Anna Leontjeva2026-05-13
📊 statistics

Localising Dropout Variance in Twin Networks

यह शोध पत्र डीप ट्विन नेटवर्क्स के लिए एक लेयर-वाइज वेरिएंस डिकंपोजिशन पद्धति प्रस्तुत करता है जो स्वतंत्र मोंटे कार्लो ड्रॉपआउट टॉगलिंग के माध्यम से एनकोडर अनिश्चितता को हेड अनिश्चितता से अलग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एनकोडर घटक प्रभावी रूप से वितरण संबंधी बदलावों (डिस्ट्रिब्यूशनल शिफ्ट्स) की पहचान करता है और बेहतर व्यक्तिगत उपचार-प्रभाव अनुमान (इंडिविजुअल ट्रीटमेंट-इफेक्ट एस्टीमेशन) के लिए डेटा संग्रह रणनीतियों को निर्देशित करता है।

Cooper Doyle2026-05-13
🤖 AI

Evolving Roles of LLMs in Scientific Innovation: Assistant, Collaborator, Scientist, and Evaluator

यह सर्वेक्षण एक चार-भूमिका ढांचे (सहायक, सहयोगात्मक, वैज्ञानिक और मूल्यांकनकर्ता) का प्रस्ताव करता है जो वैज्ञानिक अनुसंधान और खोज में बड़े भाषा मॉडलों की क्षमताओं, सीमाओं और मानवीय निरीक्षण आवश्यकताओं का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करने के लिए स्वायत्तता, संज्ञानात्मक कार्य और वैज्ञानिक नवाचार को एकीकृत करता है।

Haoxuan Zhang, Ruochi Li, Yang Zhang, Ting Xiao, Jiangping Chen, Junhua Ding, Haihua Chen2026-05-13
🤖 AI

MAC: Masked Agent Collaboration Boosts Large Language Model Medical Decision-Making

यह शोध पत्र मास्क्ड एजेंट कोलाबोरेशन (MAC) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो पारेटो-इष्टतम (Pareto-optimal) LLM एजेंटों के व्यवस्थित चयन और अनुकूलनशील, प्रगतिशील सूचना प्रसार को सक्षम करने के लिए असंगत आउटपुट को पुनरावृत्ति में मास्क करने के माध्यम से चिकित्सा निर्णय लेने की प्रक्रिया को बढ़ाता है।

Zhihao Peng, Liuxin Bao, Yixuan Yuan2026-05-13
🤖 AI

Filter then Attend: Improving attention-based Time Series Forecasting with Spectral Filtering

यह शोध पत्र इनपुट चरण में सीखने योग्य स्पेक्ट्रल फिल्टरों (learnable spectral filters) को एकीकृत करके लंबी समय-श्रृंखला पूर्वानुमान (long time-series forecasting) के लिए ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडलों को उन्नत करने का प्रस्ताव करता है, जो प्रदर्शन में सुधार करता है, मॉडल के आकार को कम करता है और न्यूनतम पैरामीटर जोड़ते हुए पूर्ण आवृत्ति स्पेक्ट्रम (full frequency spectrum) के बेहतर उपयोग को सक्षम करता है।

Elisha Dayag, Nhat Thanh Van Tran, Jack Xin2026-05-13
🤖 machine learning

Probabilistic Modeling of Latent Agentic Substructures in Deep Neural Networks

यह शोध पत्र सख्त सर्वसम्मति (strict unanimity) की शर्तों को सिद्ध करने के लिए भारित लघुगणकीय पूलिंग (weighted logarithmic pooling) का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क में अंतर्निहित एजेंटिक उप-संरचनाओं (latent agentic substructures) को मॉडल करने के लिए एक संभाव्य ढांचे को स्थापित करता है और यह प्रदर्शित करता है कि कैसे यह सिद्धांत "वालुइगी" (Waluigi) जैसे विरोधी व्यक्तित्वों के उद्भव की व्याख्या करता है, जो एआई संरेखण (AI alignment) में सुधार के लिए नवीन रणनीतियाँ प्रदान करता है।

Su Hyeong Lee, Risi Kondor, Richard Ngo2026-05-13