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🧬 biology

AssayBench: An Assay-Level Virtual Cell Benchmark for LLMs and Agents

यह शोध पत्र AssayBench प्रस्तुत करता है, जो 1,920 CRISPR स्क्रीन्स से बना एक नया बेंचमार्क है जिसे सेलुलर फेनोटाइपिक परिणामों (cellular phenotypic outcomes) की भविष्यवाणी करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और एजेंट्स की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि ज़ीरो-शॉट जनरलिस्ट LLMs वर्तमान में विशिष्ट जीव विज्ञान मॉडल्स (specialized biology models) से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और साथ ही एक सुदृढ़ वर्चुअल सेल मॉडल प्राप्त करने की दिशा में सुधार की महत्वपूर्ण गुंजाइश को भी उजागर करते हैं।

Edward De Brouwer, Carl Edwards, Alexander Wu, Jenna Collier, Graham Heimberg, Xiner Li, Meena Subramaniam, Ehsan Hajira (…)2026-05-12
🤖 machine learning

Unmasking On-Policy Distillation: Where It Helps, Where It Hurts, and Why

यह शोध पत्र एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free), प्रति-टोकन (per-token) नैदानिक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन (on-policy distillation) सही चरणों को सुदृढ़ करने के बजाय गलत तर्क चरणों को सुधारने के लिए सर्वाधिक लाभकारी है, जबकि यह भी प्रदर्शित करता है कि इष्टतम डिस्टिलेशन कॉन्फ़िगरेशन छात्र मॉडल की क्षमता और विशिष्ट कार्य के आधार पर महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होता है।

Mohammadreza Armandpour, Fatih Ilhan, David Harrison, Ajay Jaiswal, Duc N. M Hoang, Fartash Faghri, Yizhe Zhang, Minsik (…)2026-05-12
🤖 machine learning

DataMaster: Towards Autonomous Data Engineering for Machine Learning

यह शोध पत्र DataMaster को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वायत्त एजेंट फ्रेमवर्क है जो डेटा इंजीनियरिंग कार्यों—जैसे कि खोज, चयन और रूपांतरण—को साझा डेटा पूल्स और संचयी मेमोरी के साथ एक ट्री-स्ट्रक्चर्ड सर्च के माध्यम से अनुकूलित करके मशीन लर्निंग प्रदर्शन को बढ़ाता है, जो अंतर्निहित लर्निंग एल्गोरिदम में संशोधन किए बिना MLE-Bench Lite और PostTrainBench बेंचमार्क पर महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करता है।

Yaxin Du, Xiyuan Yang, Zhifan Zhou, Wanxu Liu, Zixing Lei, Zimeng Chen, Fenyi Liu, Haotian Wu, Yuzhu Cai, Zexi Liu, Xiny (…)2026-05-12
🤖 AI

Confidence-Guided Diffusion Augmentation for Enhanced Bangla Compound Character Recognition

यह शोध पत्र एक कॉन्फिडेंस-गाइडेड डिफ्यूजन ऑग्मेंटेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्क्वीज़-एंड-एक्साइटेशन एन्हांसमेंट्स और एक फ़िल्टरिंग मैकेनिज्म के साथ क्लास-कंडीशनल डिफ्यूजन मॉडल्स का उपयोग करके उच्च गुणवत्ता वाले हस्तलिखित बांग्ला संयुक्त अक्षरों को संश्लेषित करता है, जिससे AIBangla डेटासेट पर 89.2% की नई स्टेट-ऑफ-द-आर्ट सटीकता प्राप्त होती है।

Md. Sultan Al Rayhan, Maheen Islam2026-05-12
🤖 machine learning

ELF: Embedded Language Flows

यह शोध पत्र एम्बेडेड लैंग्वेज फ्लोज़ (ELF) को प्रस्तुत करता है, जो एक निरंतर-समय फ्लो मैचिंग मॉडल है जो डिस्क्रीट टोकन में मैप करने से पहले मुख्य रूप से निरंतर एम्बेडिंग स्पेस में कार्य करता है, और मौजूदा डिस्क्रीट और निरंतर डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स की तुलना में बेहतर जनरेशन गुणवत्ता और दक्षता प्रदर्शित करता है।

Keya Hu, Linlu Qiu, Yiyang Lu, Hanhong Zhao, Tianhong Li, Yoon Kim, Jacob Andreas, Kaiming He2026-05-12
🤖 AI

Active teacher selection for reward learning

यह शोध पत्र रिवॉर्ड लर्निंग में एकल मानव शिक्षक को मानने की सीमा को संबोधित करने के लिए हिडन यूटिलिटी बैंडिट (HUB) फ्रेमवर्क और एक्टिव टीचर सिलेक्शन (ATS) एल्गोरिदम पेश करता है, जो विविध वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में तर्कसंगतता, विशेषज्ञता और लागत में शिक्षक की विषमता को प्रभावी ढंग से मॉडल और लाभान्वित करता है।

Rachel Freedman, Justin Svegliato, Kyle Wray, Stuart Russell2026-05-11
🤖 AI

Heterogeneous Graph Neural Networks with Post-hoc Explanations for Multi-modal and Explainable Land Use Inference

यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो मल्टी-मोडल शहरी भूमि उपयोग अनुमान की सटीकता और व्याख्यात्मकता में सुधार करने के लिए हेटेरोजेनियस ग्राफ न्यूरल नेटवर्क को पोस्ट-हॉक एक्सप्लेनेबल एआई तकनीकों के साथ एकीकृत करता है, जिससे डेटा-संचालित शहर नियोजन और नीति-निर्माण में सहायता मिलती है।

Xuehao Zhai, Junqi Jiang, Adam Dejl, Antonio Rago, Fangce Guo, Francesca Toni, Aruna Sivakumar2026-05-11
🤖 AI

Goal-Conditioned Decision Transformer for Multi-Goal Offline Reinforcement Learning

यह शोध पत्र एक गोल-कंडीशन्ड डिसीजन ट्रांसफॉर्मर (Goal-Conditioned Decision Transformer) प्रस्तुत करता है जो जटिल, मल्टी-गोल रोबोटिक्स कार्यों को स्पार्स रिवॉर्ड्स (sparse rewards) के साथ कुशलतापूर्वक हल करने के लिए पूर्व-संग्रहित ऑफलाइन डेटा का लाभ उठाता है, जो फ्रैंका एमिका पांडा (Franka Emika Panda) प्लेटफॉर्म पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट ऑनलाइन बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Paweł Gajewski, Dominik Żurek, Marcin Pietroń, Kamil Faber2026-05-11
🤖 AI

UNCOM: Zero-shot Context-Aware Command Understanding for Tabletop Scenarios

यह शोध पत्र UNCOM को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ज़ीरो-शॉट हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो विविध घरेलू वातावरणों में टेबलटॉप रोबोटों के लिए बिना किसी कार्य-विशिष्ट प्रशिक्षण के सुदृढ़, व्याख्या योग्य कमांड समझ को सक्षम करने के लिए स्पीच, जेस्चर और सीन कॉन्टेक्स्ट को एकीकृत करता है।

Antonio Galiza Cerdeira Gonzalez, Paweł Gajewski, Bipin Indurkhya2026-05-11
🤖 AI

Multimodal Cancer Modeling in the Age of Foundation Model Embeddings

यह शोध पत्र TCGA डेटा का उपयोग करके मल्टीमॉडल कैंसर मॉडलिंग के लिए एक एम्बेडिंग-केंद्रित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ज़ीरो-शॉट फाउंडेशन मॉडल एम्बेडिंग्स—विशेष रूप से पैथोलॉजी रिपोर्ट टेक्स्ट को एकीकृत करने पर—पर प्रशिक्षित शास्त्रीय मशीन लर्निंग मॉडल, मतिभ्रम (hallucination) जैसी समस्याओं को प्रभावी ढंग से कम करते हुए यूनिमोडल बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Steven Song, Morgan Borjigin-Wang, Irene Madejski, Robert L. Grossman2026-05-11