🤖 Category

cs.AI

24608 पेपर

🤖 AI

Beyond Continuity: Challenges of Context Switching in Multi-Turn Dialogue with LLMs

यह शोध पत्र दस एलएलएम (LLMs) द्वारा बहु-चरण (multi-turn) संवादों में संदर्भ स्विचिंग (context switching) को संभालने की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए एक सिंथेटिक बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ कुछ तर्कसंगत और कड़े निर्देश वाले मॉडल विषय परिवर्तन का पता लगा सकते हैं, वहीं अधिकांश पुराने संदर्भ (stale context) और स्थिति पूर्वाग्रह (position bias) के साथ संघर्ष करते हैं, जो दीर्घकालिक संवाद सुदृढ़ता में सुधार के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियों को उजागर करता है।

Aditya Sinha, Harald Steck, Vito Ostuni, Matteo Rinaldi2026-05-12
🤖 AI

Towards Conversational Medical AI with Eyes, Ears and a Voice

यह शोध पत्र "AI को-क्लिनिशियन" (AI co-clinician) प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टीमॉडल संवादात्मक एआई प्रणाली है जो चिकित्सा निर्णय लेने में सहायता के लिए वास्तविक समय के ऑडियो-विजुअल डेटा का लाभ उठाती है, जो प्रमुख टेलीमेडिसिन मेट्रिक्स में चिकित्सकों के तुलनीय प्रदर्शन का प्रदर्शन करती है और सुरक्षित उच्च-जोखिम वाले नैदानिक एआई के लिए सहयोगात्मक, त्रिपक्षीय मॉडलों की आवश्यकता पर प्रकाश डालती है।

Meet Shah, Jason Gusdorf, Anil Palepu, Chunjong Park, Jack W. O'Sullivan, Vishnu Ravi, Tim Strother, Pavel Dubov, Aliya (…)2026-05-12
🤖 AI

A Prompt-Aware Structuring Framework for Reliable Reuse of AI-Generated Content in the Agentic Web

यह शोध पत्र एक प्रॉम्प्ट-अवेयर स्ट्रक्चरिंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो निर्माण के समय ही एआई-जनित सामग्री के साथ स्वतः सत्यापन योग्य मेटाडेटा और क्रेडेंशियल्स संलग्न करता है, जिससे उभरते हुए एजेंटिक वेब के भीतर ऐसी सामग्री के विश्वसनीय मूल्यांकन, उत्पत्ति ट्रैकिंग और सुरक्षित पुन: उपयोग को सक्षम बनाया जा सके।

Shusaku Egami, Masahiro Hamasaki2026-05-12
🔬 applied physics

Semi-Supervised Neural Super-Resolution for Mesh-Based Simulations

यह शोध पत्र SuperMeshNet को प्रस्तुत करता है, जो एक अर्ध-पर्यवेक्षित (semi-supervised) न्यूरल फ्रेमवर्क है जो कम-रिज़ॉल्यूशन वाले डेटा से उच्च-सटीक मेश-आधारित सिमुलेशन समाधानों को कुशलतापूर्वक पुनर्निर्मित करने के लिए पूरक शिक्षण (complementary learning) और प्रेरणिक पूर्वाग्रहों (inductive biases) का उपयोग करता है, जबकि इसके लिए पूर्णतः पर्यवेक्षित बेंचमार्क की तुलना में 90% कम उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है।

Jiyeon Kim, Youngjoon Hong, Won-Yong Shin2026-05-12
🤖 machine learning

MC2^2: Monte Carlo Correction for Fast Elliptic PDE Solving

यह शोध पत्र MC2^2 को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड सॉल्वर है जो पारंपरिक मोंटे कार्लो दृष्टिकोणों की तुलना में 1000 गुना तेज़ी से उच्च-सटीकता वाले एलिप्टिक PDE समाधान प्राप्त करने के लिए लो-बजट मोंटे कार्लो विधियों को न्यूरल नेटवर्क सुधार के साथ जोड़ता है, साथ ही सीमित-कंप्यूट PDE सॉल्विंग के मूल्यांकन के लिए एक व्यापक बेंचमार्क PDEZoo की रिलीज़ भी करता है।

Ethan Hsu, Hong Meng Yam, Ivan Ge2026-05-12
🤖 machine learning

Towards Effective Theory of LLMs: A Representation Learning Approach

यह शोध पत्र रिप्रेजेंटेशनल इफेक्टिव थ्योरी (RET) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो टेम्पोरल रूप से सुसंगत रीजनिंग ट्रेजेक्टरीज को प्रकट करने, सिमेंटिक स्ट्रक्चर को कैप्चर करने और मॉडल व्यवहार में प्रेडिक्शन एवं इंटरवेंशन को सक्षम करने के लिए LLM हिडन स्टेट्स को हाई-लेवल मैक्रोस्टेट्स में कोज-ग्रेन करता है।

Muhammed Ustaomeroglu, Guannan Qu2026-05-12
🤖 AI

Micro-Defects Expose Macro-Fakes: Detecting AI-Generated Images via Local Distributional Shifts

यह शोध पत्र माइक्रो-डिफेक्ट्स एक्सपोज़ मैक्रो-फेक्स (MDMF) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो सिमेंटिक पैच एम्बेडिंग्स को एक फोरेंसिक लेटेंट स्पेस में प्रोजेक्ट करके और मैक्सिमम मीन डिस्क्रीपेंसी का उपयोग करके स्थानीय सांख्यिकीय अनियमितताओं को मैक्रो-स्तरीय वितरण बदलावों में प्रवर्धित करके AI-जनित छवियों की पहचान को बढ़ाता है, जिससे यह मौजूदा ग्लोबल-फीचर-आधारित डिटेक्टरों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Boxuan Zhang, Jianing Zhu, Qifan Wang, Jiang Liu, Ruixiang Tang2026-05-12
🤖 machine learning

Neural Cluster First, Route Second: One-Shot Capacitated Vehicle Routing via Differentiable Optimal Transport

यह शोध पत्र Neural CFRS को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन नॉन-ऑटोरेग्रेसिव फ्रेमवर्क है जो क्लस्टरिंग और रूटिंग के लिए डिफरेंशिएबल ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट का लाभ उठाकर कैपैसिटेटेड व्हीकल रूटिंग प्रॉब्लम को सिंगल शॉट में हल करता है, जिससे मौजूदा ऑटोरेग्रेसिव न्यूरल विधियों की तुलना में बेहतर आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन जनरलाइजेशन और पैरामीटर दक्षता प्राप्त होती है।

Samuel J. K. Chin, Maximilian Schiffer2026-05-12
💰 quantitative finance

Beyond ESG Scores: Learning Dynamic Constraints for Sequential Portfolio Optimization

यह शोध पत्र MACF और इसके ऑप्टिमाइज़र-विशिष्ट एडैप्टर MACF-X का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो अंतर्निहित वित्तीय नीति के अवलोकन या पुरस्कार को बदले बिना टिकाऊ पोर्टफोलियो प्राथमिकताओं को लागू करने के लिए मल्टीमॉडल साक्ष्य से गतिशील ESG बाधाओं को सीखता है, जिससे प्रतिस्पर्धी वित्तीय प्रदर्शन बनाए रखते हुए टेल ESG बजट दबाव को कम किया जाता है।

Xin Li, Yan Ke, Longbing Cao2026-05-12
🔬 atomic physics

Teaching Molecular Dynamics to a Non-Autoregressive Ionic Transport Predictor

यह शोध पत्र एक गैर-ऑटोरेग्रेसिव लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो प्रशिक्षण के दौरान एक सहायक मोडैलिटी के रूप में परमाणु प्रक्षेपवक्रों (atomic trajectories) का उपयोग करता है ताकि अनुक्रमिक अनुमान या अनुमान के समय प्रक्षेपवक्र डेटा की आवश्यकता के बिना, स्थिर संरचनाओं से तेज़, सटीक और गतिशील आयनिक परिवहन भविष्यवाणी सक्षम की जा सके।

Jiyeon Kim, Byungju Lee, Won-Yong Shin2026-05-12