🤖 Category

cs.AI

25186 पेपर

🤖 AI

Hybrid Congestion Classification Framework Using Flow-Guided Attention and Empirical Mode Decomposition

यह शोध पत्र FLO-EMD का प्रस्ताव करता है, जो एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो स्थानिक संदर्भ (spatial context) और गैर-स्थिर अस्थायी गतिशीलता (non-stationary temporal dynamics) को संयुक्त रूप से कैप्चर करने के लिए मोशन-गाइडेड अटेंशन को एम्पेरिकल मोड डिकंपोजिशन (Empirical Mode Decomposition) के साथ एकीकृत करता है, जिससे विविध निगरानी परिवेशों में ट्रैफ़िक कंजेशन स्तरों को वर्गीकृत करने में 97.5% सटीकता प्राप्त होती है।

Eugene Kofi Okrah Denteh, Blessing Agyei Kyem, Joshua Kofi Asamoah, Armstrong Aboah2026-05-07
🤖 machine learning

Cognitive Twins: Investigating Personalized Thinking Model Building and Its Performance Enhancement with Human-in-the-Loop

यह योगदान पर्सनलाइज्ड थिंकिंग मॉडल (PTM) को प्रस्तुत करता है, जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और ह्यूमन-इन-द-लूप फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करके शिक्षार्थियों के "कॉग्निटिव ट्विन्स" बनाने के लिए एक पदानुक्रमित और व्याख्या योग्य ढांचा है, जिसने सात सप्ताह के अध्ययन में व्यक्तिगत सोचने के पैटर्न को दर्शाने वाली स्वीकार्य निष्ठा और उपयोगकर्ता धारणा प्रदर्शित की है।

Wu-Yuin Hwang, Nur Alif Ilyasa, Muhammad Irfan Luthfi, Yuniar Indrihapsari2026-05-07
🤖 AI

Beyond Seeing Is Believing: On Crowdsourced Detection of Audiovisual Deepfakes

यह शोध पत्र श्रव्य-दृश्य (ऑडियोविजुअल) डीपफेक के क्राउडसोर्स्ड डिटेक्शन का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि कई श्रमिकों के निर्णयों को एकत्रित करना वीडियो की प्रामाणिकता की विश्वसनीय रूप से जांच कर सकता है, लेकिन क्राउडसोर्सिंग विशेष हेरफेर के प्रकारों और टाइमस्टैम्प की निरंतर पहचान करने में संघर्ष करती है, विशेष रूप से जटिल ऑडियो-वीडियो मामलों के लिए।

Michael Soprano, Andrea Cioci, Stefano Mizzaro2026-05-07
🤖 machine learning

Quantile-Free Uncertainty Quantification in Graph Neural Networks

यह शोध पत्र QpiGNN प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो महंगी रीसैंपलिंग प्रक्रियाओं या सख्त विनिमय क्षमता (exchangeability) धारणाओं पर निर्भर हुए बिना ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स के लिए कुशल, सुदृढ़ और सैद्धांतिक रूप से गारंटीकृत अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) को सक्षम करने के लिए एक डुअल-हेड आर्किटेक्चर और एक क्वांटाइल-मुक्त संयुक्त हानि (quantile-free joint loss) का उपयोग करता है।

Soyoung park, Hwanjun Song, Sungsu Lim2026-05-07
💬 NLP

Assessing Cognitive Effort in L2 Idiomatic Processing: An Eye-Tracking Dataset

यह शोध पत्र अंग्रेजी के सभी दक्षता स्तरों वाले पुर्तगाली L1 वक्ताओं के आई-ट्रैकिंग डेटासेट को प्रस्तुत और मान्य करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यहाँ तक कि 60 हर्ट्ज का प्रवेश-स्तर का हार्डवेयर भी L2 मुहावरेदार प्रसंस्करण की संज्ञानात्मक लागतों को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है और मानव एवं कृत्रिम भाषा मॉडलों दोनों के मूल्यांकन के लिए एक बेंचमार्क प्रदान कर सकता है।

Eduardo Santos, Juliana Carvalho, César Rennó-Costa2026-05-07
💬 NLP

Anticipating Innovation Using Large Language Models

यह शोध पत्र टेकटोकन (TechToken) का परिचय देता है, जो एक ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल है जो दशकों पहले आगामी तकनीकी संयोजनों के शुरुआती संकेतों का पता लगाने के लिए पेटेंट भाषा में सामूहिक परिवर्तनों का विश्लेषण करता है, जिससे नवाचार के पूर्वानुमान में सुधार होता है और पेटेंट-संबंधित कार्यों में अत्याधुनिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Enrico Maria Fenoaltea, Filippo Santoro, Giordano De Marzo, Segun Taofeek Aroyehun, Andrea Tacchella2026-05-07
🤖 machine learning

A Harmonic Mean Formulation of Average Reward Reinforcement Learning in SMDPs

यह योगदान गैर-स्थिर (non-stationary) सेमी-मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं में औसत पुरस्कार दरों की सही गणना करने के लिए एक नवीन संशोधित हार्मोनिक माध्य ऑपरेटर प्रस्तुत करता है, जिससे मौजूदा अनुपात-आधारित दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करते हुए सुदृढ़ मॉडल-मुक्त सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एल्गोरिदम सक्षम होते हैं।

Erel Shtossel, Alicia Vidler, Uri Shaham, Gal A. Kaminka2026-05-07
🤖 AI

On the (In-)Security of the Shuffling Defense in the Transformer Secure Inference

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि शफलिंग डिफेंस (shuffling defense), जिसे सुरक्षित ट्रांसफॉर्मर इन्फरेंस में मॉडल वेट एक्सट्रैक्शन के लिए एक सुदृढ़ शमन माना जाता था, एक नए हमले के प्रति संवेदनशील है जो परमिटेड एक्टिवेशन्स (permuted activations) को संरेखित करके कम क्वेरी लागत पर उच्च सटीकता के साथ मॉडल वेट्स को रिकवर कर लेता है।

Zhengyi Li, Yakai Wang, Kang Yang, Yu Yu, Jiaping Gui, Yu Feng, Ning Liu, Minyi Guo, Jingwen Leng2026-05-07
🤖 machine learning

Delta-Based Neural Architecture Search: LLM Fine-Tuning via Code Diffs

यह योगदान डेल्टा-आधारित न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च (Delta-based Neural Architecture Search) को प्रस्तुत करता है, जो एक टोकन-कुशल विधि है जिसमें फाइन-ट्यून्ड एलएलएम (LLMs) बेस मॉडल को परिष्कृत करने के लिए संक्षिप्त कोड डिफ्स (code diffs) उत्पन्न करते हैं, जिससे पारंपरिक पूर्ण मॉडल संश्लेषण (full model synthesis) की तुलना में कई डेटासेट्स पर काफी उच्च वैधता और सटीकता दर प्राप्त होती है, जबकि आउटपुट की लंबाई में भारी कमी आती है।

Santosh Premi Adhikari, Radu Timofte, Dmitry Ignatov2026-05-07
🧬 biology

When Does Gene Regulatory Network Inference Break? A Controlled Diagnostic Study of Causal and Correlational Methods on Single-Cell Data

यह अध्ययन विशिष्ट डेटा विकृतियों (pathologies) को अलग करने के लिए एक नियंत्रित नैदानिक ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि जीन नियामक नेटवर्क (Gene Regulatory Network) अनुमान के लिए कारण-आधारित (causal) विधियाँ आदर्श स्थितियों में सहसंबंध-आधारित बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करती हैं, उनके लाभ ड्रॉपआउट और गुप्त कारकों (latent confounders) जैसी समस्याओं द्वारा चुनि적으로 निष्प्रभावी कर दिए जाते हैं, जो इस बात पर सूक्ष्म मार्गदर्शन प्रदान करता है कि विभिन्न विधियाँ कब और क्यों सफल या विफल होती हैं।

Miguel Fernandez-de-Retana, Ruben Sanchez-Corcuera, Unai Zulaika, Aritz Bilbao-Jayo, Aitor Almeida2026-05-07