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🤖 AI

An Insight into Security Code Review with LLMs: Capabilities, Obstacles, and Influential Factors

यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, विशेष रूप से डीपसीक-आर1 (DeepSeek-R1) जैसे तर्क-अनुकूलित मॉडल्स, सुरक्षा कोड समीक्षा में अत्याधुनिक स्टैटिक एनालिसिस टूल्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जबकि यह भी पहचानते हैं कि प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग रणनीतियाँ, कोड जटिलता और फ़ाइल का आकार उनकी पहचान सटीकता और प्रतिक्रिया गुणवत्ता को प्रभावित करने वाले महत्वपूर्ण कारक हैं।

Jiaxin Yu, Peng Liang, Yujia Fu, Amjed Tahir, Mojtaba Shahin, Chong Wang, Yangxiao Cai2026-05-12
🤖 AI

Virtual Personas for Language Models via an Anthology of Backstories

यह शोध पत्र "एन्थोलॉजी" (Anthology) प्रस्तुत करता है, जो वर्चुअल पेर्सोना (virtual personas) बनाने के लिए बड़े भाषा मॉडलों (large language models) को मुक्त-अंत वाले जीवन वृत्तांतों (open-ended life narratives/backstories) पर आधारित करने की एक विधि है, जो तीन राष्ट्रीय स्तर के सर्वेक्षणों में मानवीय प्रतिक्रिया वितरण और प्रयोगात्मक निरंतरता के मिलान में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

Suhong Moon, Marwa Abdulhai, Minwoo Kang, Joseph Suh, Widyadewi Soedarmadji, Eran Kohen Behar, David M. Chan, John Canny2026-05-12
🤖 machine learning

Explaining Graph Neural Networks for Node Similarity on Graphs

यह शोध पत्र ग्राफ पर एक्सप्लेनेबल सिमिलरिटी सर्च (explainable similarity search) की जांच करता है, जिसमें ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के लिए म्यूचुअल इंफॉर्मेशन और ग्रेडिएंट-आधारित स्पष्टीकरण विधियों का मूल्यांकन करते हुए यह प्रदर्शित किया गया है कि ग्रेडिएंट-आधारित दृष्टिकोण नोड सिमिलरिटी स्कोर के लिए बेहतर एक्शनबल (actionable), सुसंगत और स्पारसिफिएबल (sparsifiable) स्पष्टीकरण प्रदान करते हैं।

Daniel Daza, Cuong Xuan Chu, Trung-Kien Tran, Daria Stepanova, Michael Cochez, Paul Groth2026-05-12
🔢 mathematics

Automated conjecturing with \emph{TxGraffiti}

यह शोध पत्र \emph{TxGraffiti} के डिज़ाइन, मूल सिद्धांतों और डेटा-संचालित कार्यप्रणाली को प्रस्तुत करता है, जो गणितीय अनुमानों—विशेष रूप से ग्राफ सिद्धांत में—के सृजन को स्वचालित करने वाला एक कंप्यूटर प्रोग्राम है, साथ ही साहित्य में इसके योगदान को रेखांकित करता है और एक नया इंटरैक्टिव वेब इंटरफ़ेस प्रस्तुत करता है।

Randy Davila2026-05-12
💰 quantitative finance

OrderFusion: Encoding Orderbook for End-to-End Probabilistic Intraday Electricity Price Forecasting

यह शोध पत्र OrderFusion को प्रस्तुत करता है, जो एक एंड-टू-एंड, पैरामीटर-कुशल संभाव्य पूर्वानुमान मॉडल है जो निरंतर इंट्राडे बिजली ऑर्डरबुक्स की पूर्ण इंटरेक्शन संरचना को कैप्चर करने के लिए एक नवीन ऑर्डर फ्यूजन पद्धति का उपयोग करता है, जिससे विभिन्न बाजार तरलता स्थितियों में कीमतों की भविष्यवाणी करने में पारंपरिक बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करते हुए गैर-क्रॉसिंग क्वांटाइल अनुमान सुनिश्चित किए जाते हैं।

Runyao Yu, Yuchen Tao, Fabian Leimgruber, Tara Esterl, Jochen Stiasny, Derek W. Bunn, Qingsong Wen, Hongye Guo, Jochen L (…)2026-05-12
🤖 AI

Beyond the Singular: Revealing the Value of Multiple Generations in Benchmark Evaluation

यह शोध पत्र एक पदानुक्रमित सांख्यिकीय मॉडल (hierarchical statistical model) प्रस्तावित करता है जो LLM बेंचमार्किंग में सैंपलिंग वेरिएंस (sampling variance) को संबोधित करने के लिए कई पीढ़ियों (multiple generations) का लाभ उठाता है, जिससे स्कोर की सटीकता में सुधार होता है, सूक्ष्म-स्तरीय प्रॉम्प्ट-स्तर का कठिनाई विश्लेषण सक्षम होता है, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से बेंचमार्क गुणवत्ता नियंत्रण की सुविधा मिलती है।

Wenbo Zhang, Hengrui Cai, Wenyu Chen2026-05-12
🤖 machine learning

Simulus: Combining Improvements in Sample-Efficient World Model Agents

DQN के लिए रेनबो दृष्टिकोण से प्रेरित होकर, यह शोध पत्र सिमुलस (Simulus) प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर वर्ल्ड मॉडल एजेंट है जो विविध विजुअल, कंटीन्यूअस और सिम्बोलिक रिइन्फोर्समेंट लर्निंग बेंचमार्क में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट सैंपल एफिशिएंसी प्राप्त करने के लिए टोकनाइजेशन फ्लेक्सिबिलिटी, इंट्रिन्सिक मोटिवेशन, प्रायोरिटाइज्ड रिप्ले और रिग्रेशन-एज़-क्लासिफिकेशन को जोड़ता है।

Lior Cohen, Kaixin Wang, Bingyi Kang, Uri Gadot, Shie Mannor2026-05-12
⚡ electrical engineering

Hardware-Accelerated Event-Graph Neural Networks for Low-Latency Time-Series Classification on SoC FPGA

यह शोध पत्र एक SoC FPGA पर कार्यान्वित एक हार्डवेयर-त्वरित इवेंट-ग्राफ न्यूरल नेटवर्क प्रस्तुत करता है जो टाइम-सीरीज डेटा को स्पार्स इवेंट्स में बदलने के लिए एक आर्टिफिशियल कोक्लिया मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे अत्याधुनिक मॉडलों की तुलना में काफी कम पैरामीटर्स और कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ उच्च-सटीक, कम-विलंबता वाली वर्गीकरण प्राप्त होती है।

Hiroshi Nakano, Krzysztof Blachut, Kamil Jeziorek, Piotr Wzorek, Manon Dampfhoffer, Thomas Mesquida, Hiroaki Nishi, Toma (…)2026-05-12
🤖 machine learning

LLM-FE: Automated Feature Engineering for Tabular Data with LLMs as Evolutionary Optimizers

यह शोध पत्र LLM-FE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो टैबुलर डेटा के लिए प्रभावी फीचर ट्रांसफॉर्मेशन प्रोग्रामों की पुनरावृत्ति से खोज करने हेतु लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ इवोल्यूशनरी सर्च को जोड़ता है, जिससे यह डोमेन ज्ञान और डेटा-संचालित फीडबैक का बेहतर लाभ उठाकर मौजूदा ऑटोमेटेड फीचर इंजीनियरिंग विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Nikhil Abhyankar, Parshin Shojaee, Chandan K. Reddy2026-05-12
🤖 AI

GRIT: Teaching MLLMs to Think with Images

यह शोध पत्र GRIT का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) आधारित विधि है जो मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को प्राकृतिक भाषा के साथ स्पष्ट बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांकों (bounding box coordinates) को अंतर्निहित करके दृष्टिगत रूप से आधारित तर्क श्रृंखलाएं (visually grounded reasoning chains) उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है, जो बिना किसी एनोटेटेड रीजनिंग या लोकलाइजेशन लेबल के उच्च डेटा दक्षता प्राप्त करती है।

Yue Fan, Xuehai He, Diji Yang, Kaizhi Zheng, Ching-Chen Kuo, Yuting Zheng, Sravana Jyothi Narayanaraju, Xinze Guan, Xin (…)2026-05-12