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🤖 machine learning

DynaTab: Dynamic Feature Ordering as Neural Rewiring for High-Dimensional Tabular Data

यह शोध पत्र DynaTab प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है जो डेटासेट की जटिलता के आधार पर फीचर्स को गतिशील रूप से पुनर्व्यवस्थित करने के लिए एक न्यूरल रीवायरिंग तंत्र का उपयोग करता है, जिससे क्रम-संवेदनशील (permutation-sensitive) मॉडलों की सीमाओं को दूर किया जा सकता है और उच्च-आयामी सारणीबद्ध डेटा (high-dimensional tabular data) पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है।

Al Zadid Sultan Bin Habib, Gianfranco Doretto, Donald A. Adjeroh2026-05-06
🤖 machine learning

Exposing LLM Safety Gaps Through Mathematical Encoding:New Attacks and Systematic Analysis

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि हानिकारक प्रॉम्प्ट्स को सुसंगत गणितीय समस्याओं (जैसे कि सेट थ्योरी या औपचारिक तर्क में) के रूप में एनकोड करना, सतही नोटेशन पर निर्भर रहने के बजाय गहन पुनर्रचना (deep reformulation) के लिए मजबूर करके, LLM सुरक्षा फिल्टरों को महत्वपूर्ण रूप से बायपास कर देता है, जो कई मॉडलों में उच्च हमले की सफलता दर प्राप्त करते हुए गणितीय संरचना का विश्लेषण करने वाले बचाव की आवश्यकता को उजागर करता है।

Haoyu Zhang, Mohammad Zandsalimy, Shanu Sushmita2026-05-06
🤖 machine learning

Learning Generalizable Action Representations via Pre-training AEMG

यह शोधपत्र AEMG प्रस्तुत करता है, जो पहला बड़े पैमाने का स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) ढांचा है जो एक नवीन न्यूरोमस्कुलर कॉन्ट्रैक्शन टोकेनाइज़र के माध्यम से EMG संकेतों को एक शारीरिक भाषा के रूप में मानता है ताकि न्यूनतम लक्ष्य डेटा के साथ विषयों, उपकरणों और कार्यों में अत्याधुनिक सामान्यीकरण प्राप्त किया जा सके।

Zhenghao Huang, Huilin Yao, Kaikai Wang, Lin Shu2026-05-06
💻 computer science

Detecting Stealth Sycophancy in Mental-Health Dialogue with Dynamic Emotional Signature Graphs

यह शोध पत्र डायनेमिक इमोशनल सिग्नेचर ग्राफ्स (DESG) को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) मूल्यांकन ढांचा है, जो असममित नैदानिक प्रक्षेपवक्रों (asymmetric clinical trajectories) को पकड़कर और विच्छेदित भावनात्मक अवस्था विश्लेषण (decoupled emotional state analysis) के माध्यम से गुप्त चापलूसी (stealth sycophancy) का पता लगाकर मानसिक स्वास्थ्य संवाद की गुणवत्ता का आकलन करने में मौजूदा LLM जजों और समानता मेट्रिक्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Tianze Han, Beining Xu, Hanbo Zhang, Yongming Lu2026-05-06
🤖 machine learning

MEMSAD: Gradient-Coupled Anomaly Detection for Memory Poisoning in Retrieval-Augmented Agents

यह शोध पत्र MEMSAD प्रस्तुत करता है, जो एक ग्रेडिएंट-कपल्ड विसंगति पहचान ढांचा (gradient-coupled anomaly detection framework) है जो रिट्रीवल-ऑगमेंटेड एजेंट्स में मेमोरी पॉइजनिंग हमलों के विरुद्ध प्रमाणित रक्षा गारंटी प्रदान करता है, यह सिद्ध करते हुए कि पता लगाने से बचने वाला कोई भी व्यवधान (perturbation) अनिवार्य रूप से रिट्रीवल की गुणवत्ता को कम करता है, और साथ ही समानार्थी-आधारित बचाव (synonym-based evasion) के विरुद्ध एक मौलिक सीमा की पहचान करता है।

Ishrith Gowda (University of California, Berkeley)2026-05-06
💻 computer science

MHPR: Multidimensional Human Perception and Reasoning Benchmark for Large Vision-Languate Models

यह शोध पत्र MHPR प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक बेंचमार्क और स्वचालित एनोटेशन पाइपलाइन है जिसे व्यक्तिगत, बहु-व्यक्तिगत और मानव-वस्तु संपर्क आयामों में बड़े विजन-लैंग्वेज मॉडलों की बहुआयामी मानवीय धारणा और तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन करने और उन्हें बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Kangkang Wang, Qinting Jiang, Wanping Zhang, Bowen Ren, Shengzhao Wen2026-05-06
💻 computer science

Real-Time Evaluation of Autonomous Systems under Adversarial Attacks

यह शोधपत्र वास्तविक दुनिया के इंटरसेक्शन डेटा पर प्रशिक्षित स्वायत्त ड्राइविंग नीतियों की एडवर्सरियल रोबस्टनेस (adversarial robustness) का मूल्यांकन करने के लिए एक ऑफलाइन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि तुलनीय नाममात्र सटीकता (nominal accuracy) के बावजूद, आर्किटेक्चरल विकल्प और स्टेट रिप्रेजेंटेशन ग्रेडिएंट-आधारित हमलों के विरुद्ध स्थिरता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।

Adithya Mohan, Xujun Xie, Venkatesh Thirugnana Sambandham, Torsten Schön2026-05-06
💻 computer science

Brainrot: Deskilling and Addiction are Overlooked AI Risks

यह शोध पत्र तर्क देता है कि वर्तमान एआई सुरक्षा और संरेखण (अलाइनमेंट) प्रयास जनरेटिव एआई पर अत्यधिक निर्भरता के कारण होने वाले संज्ञानात्मक कौशल ह्रास (कॉग्निटिव डेस्किलिंग) और लत से संबंधित महत्वपूर्ण जोखिमों की अनदेखी करते हैं, और यह प्रस्तावित करता है कि भविष्य के कार्यों को अनुसंधान, विनियमन और सार्वजनिक जागरूकता अभियानों के माध्यम से इन संज्ञानात्मक और मानसिक स्वास्थ्य संबंधी चिंताओं को संबोधित करना चाहिए।

Ilias Chalkidis, Anders Søgaard2026-05-06
💻 computer science

DALPHIN: Benchmarking Digital Pathology AI Copilots Against Pathologists on an Open Multicentric Dataset

यह शोध पत्र DALPHIN को प्रस्तुत करता है, जो डिजिटल पैथोलॉजी AI कोपायलट्स के लिए पहला ओपन मल्टीसेंट्रिक बेंचमार्क है, जो 130 निदानों में 31 रोगविज्ञानी (पैथोलॉजिस्ट) के विरुद्ध सामान्य-उद्देश्य और पैथोलॉजी-विशिष्ट मॉडलों का मूल्यांकन करता है और पाता है कि PathChat+ छह में से चार कार्यों में विशेषज्ञ-स्तरीय प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Carlijn Lems, Sander Moonemans, Natálie Klubíčková, Biagio Brattoli, Taebum Lee, Seokhwi Kim, Veronica Vilaplana, Laura (…)2026-05-06
💻 computer science

ProgramBench: Can Language Models Rebuild Programs From Scratch?

यह शोधपत्र ProgramBench प्रस्तुत करता है, जो केवल दस्तावेज़ों के आधार पर पूर्ण सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट्स को समग्र रूप से आर्किटेक्ट करने और शून्य से उन्हें लागू करने की भाषा मॉडलों की क्षमता का मूल्यांकन करने वाला एक नया बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मॉडल किसी भी कार्य को पूरी तरह से हल करने में विफल रहते हैं और ऐसे मोनोलिथिक कोड स्ट्रक्चर (एकल संरचना) बनाने की प्रवृत्ति रखते हैं जो मानव-लिखित कार्यान्वयन से काफी भिन्न होते हैं।

John Yang, Kilian Lieret, Jeffrey Ma, Parth Thakkar, Dmitrii Pedchenko, Sten Sootla, Emily McMilin, Pengcheng Yin, Rui H (…)2026-05-06