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🤖 AI

iPhoneBlur: A Difficulty-Stratified Benchmark for Consumer Device Motion Deblurring

यह शोधपत्र iPhoneBlur को प्रस्तुत करता है, जो iPhone 17 Pro वीडियो से प्राप्त 7,400 वास्तविक मोशन ब्लर युग्मों (pairs) से बना एक कठिनाई-स्तरीकृत बेंचमार्क है, जो ब्लर की गंभीरता के स्तरों और डोमेन शिफ्ट्स के बीच महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल को प्रकट करता है जिसे पारंपरिक समग्र मेट्रिक्स द्वारा छिपा दिया जाता है, जिससे उपभोक्ता मोबाइल उपकरणों के लिए बहाली मॉडल (restoration models) के अधिक विश्वसनीय मूल्यांकन को सक्षम बनाया जा सके।

Abdullah Al Shafi, Kazi Saeed Alam2026-05-08
💬 NLP

Safety Anchor: Defending Harmful Fine-tuning via Geometric Bottlenecks

यह शोध पत्र सेफ्टी बॉटलनेक रेगुलराइजेशन (SBR) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन रक्षा तंत्र है जो अनएम्बेडिंग लेयर को सुरक्षा-संरेखित मॉडलों के साथ स्थिर करता है, जिससे ज्यामितीय बॉटलनेक्स का लाभ उठाकर हानिकारक फाइन-ट्यूनिंग हमलों को प्रभावी रूप से निष्प्रभावी किया जाता है और बेंइन टास्क प्रदर्शन से समझौता किए बिना सुरक्षा बनाए रखी जाती है।

Guoxin Lu, Letian Sha, Qing Wang, Peijie Sun, Hao Zhou, Hua Dai, Fu Xiao2026-05-08
💬 NLP

PersonaKit (PK): A Plug-and-Play Platform for User Testing Diverse Roles in Full-Duplex Dialogue

PersonaKit एक ओपन-सोर्स, लो-लेटेंसी वेब प्लेटफॉर्म है जो शोधकर्ताओं को सहज JSON कॉन्फ़िगरेशन और स्वचालित A/B टेस्टिंग के माध्यम से फुल-डुप्लेक्स स्पोकन डायलॉग सिस्टम्स में विविध, पर्सोना-विशिष्ट टर्न-टेकिंग रणनीतियों को तेजी से प्रोटोटाइप करने और मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है।

Hyunbae Jeon, Jinho D. Choi2026-05-08
🤖 AI

Adding Thermal Awareness to Visual Systems in Real-Time via Distilled Diffusion Models

यह शोध पत्र FusionProxy को प्रस्तुत करता है, जो एक वास्तविक समय का, प्लग-एंड-प्ले इमेज फ्यूजन मॉड्यूल है जो डिस्टिल्ड डिफ्यूजन मॉडल और पूरक वेरिएंस सांख्यिकी का लाभ उठाकर थर्मल और RGB डेटा को निर्बाध रूप से एकीकृत करता है, जिससे बिना किसी संयुक्त अनुकूलन (joint optimization) के रात और कोहरे जैसी चुनौतीपूर्ण स्थितियों में विजुअल परसेप्शन सिस्टम की मजबूती और सुरक्षा को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जाता है।

Yuchen Guo, Junli Gong, Wenjun Dong, Yiuming Cheung, Weifeng Su2026-05-08
🤖 machine learning

Quantizing With Randomized Hadamard Transforms: Efficient Heuristic Now Proven

यह शोध पत्र यह सिद्ध करता है कि दो या तीन रैंडमाइज्ड हेडामार्ड ट्रांसफॉर्म्स (RHTs) को संयोजित करना ग्रेडिएंट कम्प्रेशन और वेक्टर क्वांटाइजेशन के लिए क्रमशः यूनिफॉर्म रैंडम रोटेशन्स (URRs) के प्रदर्शन को सैद्धांतिक रूप से मेल खाने के लिए पर्याप्त है, जो गॉसियन कन्वर्जेंस और कोवेरिएंस डिके बाउंड्स स्थापित करके किया गया है, साथ ही यह उपयोग किए जाने वाले ट्रांसफॉर्म्स की संख्या को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए एक लीनियर-टाइम रनटाइम चेक भी प्रस्तावित करता है।

Ran Ben-Basat, William Kuszmaul, Michael Mitzenmacher, Amit Portnoy, Shay Vargaftik2026-05-08
🤖 AI

Pathways to AGI

यह शोध पत्र ऐतिहासिक मार्गों, निर्णय नोड्स और मॉडल प्रक्षेपवक्रों के संबंध में पांच प्रमुख प्रश्नों का विश्लेषण करके वर्तमान एआई (AI) विकास के पीछे की सामाजिक-राजनीतिक और आर्थिक आकस्मिकताओं का आलोचनात्मक परीक्षण करता है ताकि आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की अवधारणा के पारदर्शी और सतत विकल्पों का प्रस्ताव दिया जा सके।

Gordon Fletcher, Saomai Vu Khan2026-05-08
🤖 machine learning

Does Synthetic Data Help? Empirical Evidence from Deep Learning Time Series Forecasters

यह शोध पत्र एक बड़े पैमाने पर अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग (समय श्रृंखला पूर्वानुमान) के लिए सिंथेटिक डेटा ऑग्मेंटेशन के परिणाम आर्किटेक्चर-निर्भर होते हैं, जो चैनल-मिक्सिंग मॉडल्स को महत्वपूर्ण रूप से लाभान्वित करते हैं जबकि चैनल-इंडिपेंडेंट मॉडल्स को खराब करते हैं, और इष्टतम लाभ केवल विशिष्ट स्थितियों जैसे क्रमिक एनीलिंग (gradual annealing) और सीजनल-ट्रेंड जनरेटर्स के उपयोग के तहत ही देखे जाते हैं।

Hugo Cazaux, Eyjólfur Ingi Ásgeirsson, Hlynur Stefánsson2026-05-08
🤖 AI

Quantum Kernels for Audio Deepfake Detection Using Spectrogram Patch Features

यह शोध पत्र Q-Patch को प्रस्तुत करता है, जो एक क्वांटम फीचर मैप है जो ऑडियो स्पेक्ट्रोग्राम से स्थानीय समय-आवृत्ति पैच (time-frequency patches) को उथले, हार्डवेयर-कुशल क्वांटम सर्किट में एनकोड करता है, और ऑडियो डेटा की समय-आवृत्ति संरचना का स्पष्ट रूप से लाभ उठाकर क्लासिकल बेसलाइन (0.87 AUROC) की तुलना में बेहतर ऑडियो डीपफेक डिटेक्शन प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Lisan Al Amin, Rakib Hossain, Mahbubul Islam, Faisal Quader, Thanh Thi Nguyen2026-05-08
💬 NLP

Novelty-based Tree-of-Thought Search for LLM Reasoning and Planning

यह शोध पत्र एक नवीनता-आधारित 'ट्री-ऑफ-थॉट' (Tree-of-Thought) खोज पद्धति प्रस्तुत करता है जो भाषा-आधारित नियोजन और तर्क कार्यों में दक्षता में सुधार करने और टोकन लागत को कम करने के लिए अनावश्यक तर्क पथों को मापने और उन्हें छाँटने हेतु एक एलएलएम (LLM) के पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञान का लाभ उठाती है।

Leon Hamm, Zlatan Ajanovic2026-05-08
🤖 machine learning

TFM-Retouche: A Lightweight Input-Space Adapter for Tabular Foundation Models

यह शोध पत्र TFM-Retouche को प्रस्तुत करता है, जो एक आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic), हल्का इनपुट-स्पेस रेसिडुअल एडेप्टर है जो एक आइडेंटिटी गार्ड के साथ कुशल एंड-टू-एंड प्रशिक्षण के माध्यम से फ्रोजन टैबुलर फाउंडेशन मॉडल्स के ज़ीरो-शॉट प्रदर्शन और कैलिब्रेशन को बढ़ाता है, जिससे कम्प्यूटेशनल लागत और प्रेडिक्टिव क्वालिटी के बीच एक बेहतर संतुलन बनाए रखते हुए TabArena-Lite पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त होते हैं।

Duong Nguyen, Mohammed Jawhar, Nicolas Chesneau2026-05-08