🤖 Category

cs.AI

25186 पेपर

🤖 AI

MalPurifier: Enhancing Android Malware Detection with Adversarial Purification against Evasion Attacks

MalPurifier एक नवीन, हल्का और मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) प्रतिकूल शुद्धिकरण ढांचा है जो विविध विचलनों को एकीकृत करके, सुरक्षात्मक शोर (protective noise) पेश करके, और व्यापक स्पेक्ट्रम के इवेजन हमलों के विरुद्ध मजबूती से बचाव करने के लिए एक दोहरे-उद्देश्य वाले डीनॉइजिंग ऑटोएनकोडर (Denoising AutoEncoder) का उपयोग करके उच्च सटीकता बनाए रखते हुए एंड्रॉइड मैलवेयर डिटेक्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Yuyang Zhou, Guang Cheng, Zongyao Chen, Shui Yu2026-05-07
🤖 AI

Quantifying Geospatial in the Common Crawl Corpus

यह कार्य कॉमन क्रॉल कॉर्पस में भू-स्थानिक (geospatial) जानकारी की व्यापकता को मापने के लिए जेमिनी 1.5 का लाभ उठाता है और यह अनुमान लगाता है कि 18.7% वेब दस्तावेज़ों में ऐसा डेटा मौजूद है, जिसमें अंग्रेजी और गैर-अंग्रेजी भाषाओं के बीच केवल न्यूनतम भिन्नता है, जिससे बड़े भाषा मॉडलों (large language models) में भू-स्थानिक पूर्वाग्रहों की जांच करने के लिए एक आधार स्थापित होता है।

Ilya Ilyankou, Meihui Wang, Stefano Cavazzi, James Haworth2026-05-07
💬 NLP

Beyond Public Access in LLM Pre-Training Data

ओ'रेली मीडिया की 34 कॉपीराइट वाली पुस्तकों के कानूनी रूप से प्राप्त डेटासेट का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन DE-COP मेंबरशिप इन्फरेंस अटैक के माध्यम से यह प्रकट करता है कि OpenAI का GPT-4o मॉडल पे-वॉल वाले कंटेंट की सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण पहचान (AUROC 0.82) प्रदर्शित करता है, जबकि छोटा GPT-4o Mini मॉडल ऐसा नहीं करता है, जिससे AI प्रशिक्षण डेटा के लिए अधिक कॉर्पोरेट पारदर्शिता और औपचारिक लाइसेंसिंग ढांचे की आवश्यकता पर बल मिलता है।

Sruly Rosenblat, Tim O'Reilly, Ilan Strauss2026-05-07
🤖 AI

Combining Abstract Argumentation and Machine Learning for Efficiently Analyzing Low-Level Process Event Streams

यह योगदान एक डेटा-कुशल न्यूरो-सिम्बोलिक दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो निम्न-स्तरीय प्रक्रिया घटना धाराओं (process event streams) की सटीक व्याख्या करने और पूर्व ज्ञान का उपयोग करके संभावित व्याख्याओं को परिष्कृत करने के लिए एक मशीन लर्निंग सीक्वेंस टैगर को एक अमूर्त तर्क ढांचे (abstract argumentation framework) के साथ जोड़ता है, जिससे डेटा की कमी और कम्प्यूटेशनल जटिलता की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Bettina Fazzinga, Sergio Flesca, Filippo Furfaro, Luigi Pontieri, Francesco Scala2026-05-07
🤖 AI

Search-Based Software Engineering and AI Foundation Models: Current Landscape and Future Roadmap

यह शोध पत्र फाउंडेशन मॉडल्स (FMs) के युग में सर्च-बेस्ड सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग (SBSE) के लिए एक अनुसंधान रोडमैप प्रस्तुत करता है, जो उनके वर्तमान परिदृश्य का विश्लेषण करता है, खुली चुनौतियों की पहचान करता है, और SBSE एवं FMs दोनों को उन्नत करने के लिए उनके सहक्रियात्मक एकीकरण हेतु भविष्य की दिशाओं को रेखांकित करता है।

Hassan Sartaj, Shaukat Ali, Paolo Arcaini, Andrea Arcuri2026-05-07
🤖 AI

Overcoming Environmental Meta-Stationarity in MARL via Adaptive Curriculum and Counterfactual Group Advantage

यह शोधपत्र CL-MARL को प्रस्तुत करता है, जो एक अनुकूलनशील पाठ्यक्रम शेड्यूलर (FlexDiff) को काउंटरफैक्चुअल ग्रुप एडवांटेज एल्गोरिदम (CGRPA) के साथ जोड़कर मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण में स्थिर-कठिनाई प्रशिक्षण की सीमाओं को दूर करता है ताकि चुनौतीपूर्ण सहकारी कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन और तेज़ अभिसरण प्राप्त किया जा सके।

Weiqiang Jin, Yang Liu, Shixiang Tang, Jinhu Qi, Wentao Zhang, Junli Wang, Biao Zhao, Hongyang Du2026-05-07
🤖 AI

Optimizing Split Learning Latency in TinyML-Based IoT Systems

यह शोध पत्र ESP32-S3 बोर्डों पर TinyML-आधारित स्प्लिट लर्निंग का पहला प्रयोगात्मक विलंबता बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ESP-NOW प्रोटोकॉल का उपयोग करने वाला एक प्रस्तावित बीम सर्च-आधारित एल्गोरिदम विभिन्न मॉडलों और संचार प्रोटोकॉल में स्प्लिट पॉइंट्स को अनुकूलित करके एंड-टू-एंड इन्फरेंस लेटेंसी को प्रभावी ढंग से कम करता है।

Zied Jenhani, Mounir Bensalem, Jasenka Dizdarević, Admela Jukan2026-05-07
🤖 AI

Coward: Collision-based OOD Watermarking for Practical Proactive Federated Backdoor Detection

यह शोध पत्र Coward को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्रोएक्टिव फेडरेटेड बैकडोर डिटेक्शन विधि है जो मल्टी-बैकडोर कोलिजन प्रभावों का लाभ उठाकर एक सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया वॉटरमार्क इंजेक्ट करती है, जिससे गैर-i.i.d. डेटा वितरण और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन पूर्वाग्रहों के कारण मौजूदा तकनीकों की सीमाओं को प्रभावी ढंग से दूर किया जा सकता है।

Wenjie Li, Siying Gu, Yiming Li, Shuxin Li, Zhili Chen, Tianwei Zhang, Shu-Tao Xia2026-05-07
🧬 biology

Understanding Transformers through the Lens of Pavlovian Conditioning

यह शोध पत्र एक नवीन सैद्धांतिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ट्रांसफॉर्मर्स के मूल अटेंशन मैकेनिज्म (attention mechanism) की पुनर्व्याख्या पावलवियन कंडीशनिंग (Pavlovian conditioning) के रूप में करता है, जो क्वेरीज़ (queries), कीज़ (keys) और वैल्यूज़ (values) को टेस्ट स्टिमुली (test stimuli), कंडिशनल स्टिमुली (conditional stimuli) और अनकंडिशनल स्टिमुली (unconditional stimuli) के रूप में मैप करता है ताकि एसोसिएटिव मेमोरी क्षमता, एरर प्रोपेगेशन और जैविक रूप से सुसंगत लर्निंग रूल्स में गणितीय अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके।

Mu Qiao2026-05-07
🤖 AI

Discovering New Theorems via LLMs with In-Context Proof Learning in Lean

यह योगदान कंजेक्चर-प्रूफ लूप (CPL) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा पाइपलाइन है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल के लिए संदर्भ-आधारित शिक्षण का लाभ उठाता है, जिसमें लीन 4 (Lean 4) में इसके अपने औपचारिक रूप से सत्यापित प्रमेयों और प्रमाणों को पुनरावृत्ति से फीड किया जाता है, जिससे नवीन, कठिन-से-सिद्ध होने वाले गणितीय अनुमानों (conjectures) की खोज दर और सफलता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।

Kazumi Kasaura, Naoto Onda, Yuta Oriike, Masaya Taniguchi, Akiyoshi Sannai, Sho Sonoda2026-05-07