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🤖 AI

Operating Within the Operational Design Domain: Zero-Shot Perception with Vision-Language Models

यह शोध पत्र ODD वर्गीकरण और पहचान पर एक अनुभवजन्य अध्ययन आयोजित करके, अनुकूलन रणनीतियों का विश्लेषण करके, और परिभाषा-आधारित चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग को व्यक्तित्व अपघटन (persona decomposition) के साथ सुरक्षा-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में सुरक्षित, अनुकूलनीय धारणा के लिए सबसे प्रभावी दृष्टिकोण के रूप में पहचान कर, स्वायत्त प्रणालियों के लिए ज़ीरो-शॉट "ODD सेंसर" के रूप में विज़न-लैंग्वेज मॉडल्स की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करता है।

Berkehan Ünal, Dierend Hauke, Fazlija Dren, Plachetka Christopher2026-05-11
🔢 mathematics

The Endogeneity of Miscalibration: Impossibility and Escape in Scored Reporting

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सुचारू (smooth), पूर्णतः उचित स्कोरिंग नियम गैर-अफ़ाइन (non-affine) अनुमोदन फलनों और मिसकैलिब्रेशन के बीच एक अंतर्निहित अंतर्जातता (endogeneity) के कारण रणनीतिक एजेंटों से सत्यनिष्ठ रिपोर्ट प्राप्त करने में विफल रहते हैं, लेकिन यह स्थापित करता है कि तीक्ष्ण स्टेप-फंक्शन थ्रेशोल्ड प्रथम-सर्वोत्तम परिणामों को बहाल कर सकते हैं, जो कल्याणकारी समानता (welfare equivalence) के संदर्भ में ब्रायर स्कोर (Brier score) के लिए अद्वितीय रूप से इष्टतम परिणाम है।

Lauri Lovén, Sasu Tarkoma2026-05-11
💬 NLP

TRACE: Tourism Recommendation with Accountable Citation Evidence

यह शोध पत्र TRACE प्रस्तुत करता है, जो पर्यटन संवादात्मक अनुशंसा प्रणालियों (टूरिज्म कन्वर्सेशनल रिकमेंडर सिस्टम्स) के लिए एक व्यापक डेटासेट और मूल्यांकन ढांचा है, जो 10,000 बहु-चरणीय संवादों में अनुशंसा सटीकता, समीक्षाओं से सत्यापन योग्य उद्धरण साक्ष्य और उपयोगकर्ता अस्वीकार से अनुकूलनशील रिकवरी का संयुक्त रूप से आकलन करके विश्वसनीयता के महत्वपूर्ण अंतर को संबोधित करता है।

Zixu Zhao, Sijin Wang, Yu Hou, Yuanyuan Xu, Yufan Sheng, Xike Xie, Wenjie Zhang, Won-Yong Shin, Xin Cao2026-05-11
⚡ electrical engineering

Dependence on Early and Late Reverberation of Single-Channel Speaker Distance Estimation

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि सिंगल-चैनल स्पीकर दूरी का अनुमान (speaker distance estimation) रूम इम्पल्स रिस्पॉन्स के विभिन्न घटकों पर किस प्रकार निर्भर करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ अनकैलिब्रेटेड परिदृश्यों में प्रारंभिक परावर्तन (early reflections) सबसे अधिक सूचनात्मक संकेत होते हैं, वहीं टाइम कैलिब्रेशन मॉडल को केवल प्रोपेगेशन डिले (propagation delay) पर निर्भर रहकर सेंटीमीटर-स्तर की सटीकता प्राप्त करने की अनुमति देता है।

Michael Neri, Archontis Politis, Tuomas Virtanen2026-05-11
💬 NLP

DRIP-R: A Benchmark for Decision-Making and Reasoning Under Real-World Policy Ambiguity in the Retail Domain

यह शोध पत्र DRIP-R को प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जिसे वास्तविक दुनिया के उन परिदृश्यों पर उनके प्रदर्शन का व्यवस्थित रूप से परीक्षण करके रिटेल डोमेन में LLM-आधारित एजेंटों की निर्णय लेने और तर्क करने की क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो अंतर्निहित नीतिगत अस्पष्टताओं द्वारा अभिलक्षित हैं जहाँ कोई एक सही समाधान मौजूद नहीं है।

Hsuvas Borkakoty, Sebastian Pohl, Cheng Wang, Bei Chen, Yufang Hou2026-05-11
🤖 machine learning

An Efficient Hybrid Sparse Attention with CPU-GPU Parallelism for Long-Context Inference

फ्लक्सियन (Fluxion) एक हाइब्रिड स्पार्स अटेंशन फ्रेमवर्क है जो आउटपुट-अवेयर KV बजटिंग, हेड-विशिष्ट स्पार्स कॉन्फ़िगरेशन और क्रॉस-डिवाइस समन्वित निष्पादन को सह-डिज़ाइन करके लंबी-संदर्भ (long-context) इन्फरेंस में उच्च सटीकता और महत्वपूर्ण गति प्राप्त करता है ताकि CPU-रेसिडेंट KV कैश की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Feiyu Yao, Zhixiong Niu, Xiaqing Li, Yongqiang Xiong, Juan Fang, Qian Wang2026-05-11
🔬 physics

LLM hallucinations in the wild: Large-scale evidence from non-existent citations

यह अध्ययन बड़े पैमाने पर प्रमाण प्रदान करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के व्यापक उपयोग से लाखों वैज्ञानिक शोध पत्रों में अस्तित्वहीन संदर्भों (non-existent citations) में भारी वृद्धि हुई है, जो वर्तमान संपादकीय सुरक्षा उपायों की तुलना में अधिक तीव्र है और ज्ञान उत्पादन की विश्वसनीयता एवं समानता के लिए खतरा पैदा कर रही है।

Zhenyue Zhao, Yihe Wang, Toby Stuart, Mathijs De Vaan, Paul Ginsparg, Yian Yin2026-05-11
🤖 machine learning

Curated Synthetic Data Doesn't Have to Collapse: A Theoretical Study of Generative Retraining with Pluralistic Preferences

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि क्यूरेटेड सिंथेटिक डेटा पर पुनरावर्ती पुन: प्रशिक्षण (recursive retraining) के कारण होने वाले मॉडल कोलैप्स को बहुलवादी प्राथमिकताओं (pluralistic preferences) को नियोजित करके सैद्धांतिक रूप से रोका जा सकता है, जो मॉडल को एक स्थिर, विविध वितरण की ओर अभिसरित होने के लिए निर्देशित करता है जो एक भारित नैश बारगेनिंग समाधान (weighted Nash bargaining solution) को संतुष्ट करता है।

Ali Falahati, Mohammad Mohammadi Amiri, Kate Larson, Lukasz Golab2026-05-11
🤖 machine learning

Drifting Field Policy: A One-Step Generative Policy via Wasserstein Gradient Flow

यह शोध पत्र ड्रिफ्टिंग फील्ड पॉलिसी (DFP) का प्रस्ताव करता है, जो एक नॉन-ODE वन-स्टेप जनरेटिव पॉलिसी है जो रोबोटिक मैनिपुलेशन कार्यों पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक्शन-वैल्यू एसेंट (action-value ascent) को स्कोर-मैचिंग ट्रस्ट रीजन्स (score-matching trust regions) के साथ संयोजित करते हुए अपडेट्स को रिवर्स-KL वासेरस्टीन-2 ग्रेडिएंट फ्लो (reverse-KL Wasserstein-2 gradient flows) के रूप में फ्रेम करता है।

Juil Koo, Mingue Park, Jiwon Choi, Yunhong Min, Minhyuk Sung2026-05-11
🤖 machine learning

Intelligent Truck Matching in Full Truckload Shipments using Ping2Hex approach

यह शोध पत्र ITM 2.0 को प्रस्तुत करता है, जो एक मशीन लर्निंग सिस्टम है जो गायब पहचानकर्ताओं (missing identifiers) के बावजूद फुल ट्रकलोड शिपमेंट को ट्रकों से मिलाने की महत्वपूर्ण चुनौती को हल करने के लिए Uber H3 स्थानिक इंडेक्सिंग (spatial indexing) और LightGBM का लाभ उठाता है, जिससे उत्पादन वातावरण में महत्वपूर्ण सटीकता लाभ और दोगुना कवरेज प्राप्त हुआ है।

Srinivas Kumar R, Jose Mathew, Ankit Singh Chauhan, Dinesh Rajkumar, Aravind Manoj, Mohit Goel2026-05-11