cs.AI पेपर | Gist.Science

Parallel Multi-Circuit Quantum Feature Fusion in Hybrid Quantum-Classical Convolutional Neural Networks for Breast Tumor Classification

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क प्रस्तुत करता है जो क्वांटम और क्लासिकल विशेषताओं को संलयित करने के लिए एम्प्लीट्यूड और एंगल-एनकोडिंग वेरिएशनल क्वांटम सर्किट को एकीकृत करता है, जो ब्रेस्टमिस्ट (BreastMNIST) डेटासेट पर पैरामीटर-मैच्ड क्लासिकल बेसलाइन की तुलना में ब्रेस्ट ट्यूमर वर्गीकरण सटीकता में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

Ece Yurtseven2026-05-12

🤖 machine learning

When Tables Leak: Attacking String Memorization in LLM-Based Tabular Data Generation

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि LLM-आधारित सारणीबद्ध डेटा (tabular data) पीढ़ी विधियाँ स्मृतिबद्ध संख्यात्मक पैटर्न (memorized numeric patterns) के माध्यम से गोपनीयता लीक के प्रति संवेदनशील हैं, एक ब्लैक-बॉक्स सदस्यता अनुमान हमले (membership inference attack) को पेश करता है जिसे LevAtt कहा जाता है ताकि इस जोखिम को उजागर किया जा सके, और डेटा उपयोगिता को बनाए रखते हुए रिसाव को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए एक नवीन डिजिट-परटर्बेशन सैंपलिंग रणनीति (digit-perturbation sampling strategy) का प्रस्ताव करता है।

Joshua Ward, Bochao Gu, Chi-Hua Wang, Guang Cheng2026-05-12

🤖 AI

RAG-HAR: Retrieval Augmented Generation-based Human Activity Recognition

RAG-HAR एक प्रशिक्षण-मुक्त, रिट्रीवल-ऑगमेंटेड फ्रेमवर्क है जो विविध बेंचमार्क में मानव गतिविधि पहचान (human activity recognition) में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और अनुकूलित प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का लाभ उठाता है, साथ ही बिना मॉडल फाइन-ट्यूनिंग या बड़े लेबल वाले डेटासेट की आवश्यकता के अनदेखी गतिविधियों की पहचान करने में सक्षम बनाता है।

Nirhoshan Sivaroopan, Hansi Karunarathna, Chamara Madarasingha, Anura Jayasumana, Kanchana Thilakarathna2026-05-12

🔬 materials science

A probabilistic framework for crystal structure denoising, phase classification, and order parameters

यह शोध पत्र एक एकीकृत, अवकलनीय (differentiable) संभाव्य ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ज्ञात प्रोटोटाइप के कृत्रिम विक्षोभों (synthetic perturbations) पर प्रशिक्षण लेकर विभिन्न परिस्थितियों में जटिल परमाणु सिमुलेशन का मजबूती से विश्लेषण करने के लिए परमाणु विन्यासों को एक साथ शोर-मुक्त (denoise) करता है, क्रिस्टल चरणों को वर्गीकृत करता है और क्रम मापदंडों (order parameters) का निर्माण करता है।

Hyuna Kwon, Babak Sadigh, Sebastien Hamel, Vincenzo Lordi, John Klepeis, Fei Zhou2026-05-12

🤖 AI

Selective LoRA for Visual Tokens and Attention Heads

यह शोध पत्र Image-LoRA प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग विधि है जो फ्रोजन बैकबोन के शुद्ध-टेक्स्ट प्रदर्शन को संरक्षित करते हुए कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने के लिए केवल विजुअल टोकन और अटेंशन हेड्स के वैल्यू पाथ्स के एक संक्षिप्त उपसमूह को चुनिंदा रूप से अनुकूलित करता है।

Tiange Luo, Lajanugen Logeswaran, Jaekyeom Kim, Justin Johnson, Honglak Lee2026-05-12

🤖 AI

LENS: LLM-Enabled Narrative Synthesis for Mental Health by Aligning Multimodal Sensing with Language Models

यह शोध पत्र LENS को प्रस्तुत करता है, जो एक पैच-स्तरीय एनकोडर और एक बड़े पैमाने के सेंसर-टेक्स्ट डेटासेट के माध्यम से मल्टीमॉडल सेंसर डेटा को लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ संरेखित करता है ताकि नैदानिक रूप से सार्थक मानसिक स्वास्थ्य आख्यान (नैरेटिव) उत्पन्न किए जा सकें, जिससे LLMs को बेहतर नैदानिक निर्णय लेने के लिए कच्चे व्यवहार संबंधी संकेतों पर तर्क करने में सक्षम बनाया जा सके।

Wenxuan Xu, Arvind Pillai, Subigya Nepal, Amanda C Collins, Daniel M Mackin, Michael V Heinz, Tess Z Griffin, Nicholas C (…)2026-05-12

🤖 machine learning

DUALFloodGNN: Physics-informed Graph Neural Network for Operational Flood Modeling

यह शोध पत्र DUALFloodGNN को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन भौतिकी-सूचित ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जो परिचालन बाढ़ मॉडलिंग के लिए कई हाइड्रोलॉजिकल चरों की तेजी से और सटीक भविष्यवाणी करने के लिए वैश्विक और स्थानीय स्तरों पर भौतिक बाधाओं को समाहित करता है, जो उच्च कम्प्यूटेशनल दक्षता बनाए रखते हुए मौजूदा GNN दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Carlo Malapad Acosta, Herath Mudiyanselage Viraj Vidura Herath, Jia Yu Lim, Abhishek Saha, Sanka Rasnayaka, Lucy Marshal (…)2026-05-12

🤖 AI

Recursive Language Models

यह शोध पत्र रिकर्सिव लैंग्वेज मॉडल्स (RLMs) को प्रस्तुत करता है, जो एक इन्फरेंस-टाइम स्केलिंग प्रतिमान (paradigm) है जो LLMs को प्रोग्रामेटिक रूप से अनिश्चित रूप से लंबे प्रॉम्प्ट्स को विघटित और पुनरावर्ती रूप से संसाधित करने में सक्षम बनाता है, जिससे मौजूदा लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट विधियों और फ्रंटियर मॉडल्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है जबकि लागत समान बनी रहती है।

Alex L. Zhang, Tim Kraska, Omar Khattab2026-05-12

🤖 AI

Spectral Characterization and Mitigation of Sequential Knowledge Editing Collapse

यह शोध पत्र REVIVE को प्रस्तुत करता है, जो एक प्लग-एंड-प्ले फ्रेमवर्क है जो स्पेक्ट्रल विश्लेषण का उपयोग करके प्रीट्रेंड वेट्स के प्रमुख सिंगुलर सबस्पेस की पहचान और उसे संरक्षित करके क्रमिक ज्ञान संपादन (sequential knowledge editing) में होने वाले कैटास्ट्रोफिक कोलैप्स को कम करता है, जिससे हजारों संपादन के बाद भी संपादन प्रभावकारिता और सामान्य मॉडल प्रदर्शन दोनों को बनाए रखा जा सके।

Chi Zhang, Mengqi Zhang, Xiaotian Ye, Runxi Cheng, Zisheng Zhou, Ying Zhou, Pengjie Ren, Zhumin Chen2026-05-12

🤖 machine learning

Knowledge is Not Enough: Injecting RL Skills for Continual Adaptation

यह शोध पत्र पैरामीट्रिक स्किल ट्रांसफर (PaST) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो सुदृढीकरण लर्निंग (Reinforcement Learning) से प्राप्त डोमेन-अज्ञेय कौशल वैक्टरों (domain-agnostic skill vectors) को रैखिक रूप से इंजेक्ट करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को अनुकूलित करने में सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग की सीमाओं को संबोधित करता है, जिससे ज्ञान समावेश और एजेंटिक टूल उपयोग के लिए कुशल और प्रभावी निरंतर अनुकूलन सक्षम होता है।

Pingzhi Tang, Yiding Wang, Muhan Zhang2026-05-12

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