💻 computer science

The Counterexample Game: Iterated Conceptual Analysis and Repair in Language Models

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि क्या भाषा मॉडल पुनरावृत्त प्रति-उदाहरण (counterexample) और सुधार चक्रों के माध्यम से दार्शनिक अवधारणात्मक विश्लेषण को बनाए रख सकते हैं, जिसमें यह पाया गया है कि यद्यपि वे इस प्रक्रिया में संलग्न हो सकते हैं, लेकिन यह लूप शीघ्र ही घटते प्रतिफल (diminishing returns) की ओर ले जाता है जो बढ़ती हुई वाचालता (verbosity) के रूप में प्रकट होता है जिसमें सटीकता में सुधार नहीं होता है और मानव न्यायाधीशों की तुलना में अमान्य प्रति-उदाहरणों को अत्यधिक स्वीकार करने की प्रवृत्ति देखी जाती है।

Daniel Drucker, Kyle Mahowald2026-05-06
💻 computer science

Inconsistent Databases and Argumentation Frameworks with Collective Attacks

यह शोधपत्र विसंगत डेटाबेस रिपेयर्स (inconsistent database repairs) और तर्क संरचनाओं (argumentation frameworks) के बीच नए संबंध स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि डिनायल कंस्ट्रेंट्स (denial constraints) और टुपल-जनरेटिंग डिपेंडेंसीज़ (tuple-generating dependencies) के तहत रिपेयर्स, सामूहिक हमलों को संभालने के लिए सेट-आधारित तर्क संरचनाओं (SETAFs) में विशिष्ट एक्सटेंशन के अनुरूप हैं, जबकि यह भी सिद्ध करता है कि फंक्शनल और इनक्लूजन डिपेंडेंसीज़ को बिना सेट-आधारित हमलों वाली मानक तर्क संरचनाओं का उपयोग करके मॉडल किया जा सकता है।

Yasir Mahmood, Jonni Virtema, Timon Barlag, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo2026-05-06
💻 computer science

Feature-Augmented Transformers for Robust AI-Text Detection Across Domains and Generators

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि फीचर-ऑगमेंटेड ट्रांसफॉर्मर, विशेष रूप से अटेंशन-आधारित भाषाई विशेषताओं के साथ संवर्धित एक DeBERTa-v3 मॉडल, एक फिक्स्ड-थ्रेशोल्ड प्रोटोकॉल के तहत विविध डोमेन और जनरेटरों में सुदृढ़ AI-टेक्स्ट डिटेक्शन प्राप्त करते हैं, जो पूर्ववर्ती ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर और ज़ीरो-शॉट बेसलाइन्स दोनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mohamed Mady, Johannes Reschke, Björn Schuller2026-05-06
🤖 machine learning

Flow Sampling: Learning to Sample from Unnormalized Densities via Denoising Conditional Processes

यह शोधपत्र फ्लो सैंपलिंग (Flow Sampling) प्रस्तुत करता है, जो एक डेटा-मुक्त ढांचा है जो डिफ्यूजन मॉडल्स और फ्लो मैचिंग का लाभ उठाकर अननॉर्मलाइज्ड डेंसिटीज के लिए कुशल सैम्पलर्स सीखने हेतु एनर्जी फंक्शन्स से प्राप्त डिनोइजिंग ड्रिफ्ट्स पर रिग्रेशन करता है, और साथ ही निरंतर वक्रता वाले स्थानों (constant curvature spaces) के लिए क्लोज्ड-फॉर्म समाधानों के साथ रीमानियन मैनिफोल्ड्स तक स्वाभाविक रूप से विस्तार करता है।

Aaron Havens, Brian Karrer, Neta Shaul2026-05-06
💻 computer science

From Intent to Execution: Composing Agentic Workflows with Agent Recommendation

यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट सिस्टम्स को कंपोज़ करने के लिए एक स्वचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो मैन्युअल प्लानिंग और एजेंट चयन को एक LLM-संचालित वर्कफ़्लो से बदल देता है जिसमें एक दो-चरणीय एजेंट रिकमेंडर और एक क्रिटीक एजेंट शामिल है, जो अत्याधुनिक दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर रिकॉल, मजबूती और स्केलेबिलिटी प्रदर्शित करता है।

Kishan Athrey, Ramin Pishehvar, Brian Riordan, Mahesh Viswanathan2026-05-06
💻 computer science

An Agent-Oriented Pluggable Experience-RAG Skill for Experience-Driven Retrieval Strategy Orchestration

यह शोध पत्र Experience-RAG Skill को प्रस्तुत करता है, जो एक एजेंट-उन्मुख प्लगेबल मॉड्यूल है जो कार्य संदर्भों का विश्लेषण करके और अनुभव स्मृति (experience memory) से परामर्श लेकर पुनर्प्राप्ति रणनीतियों (retrieval strategies) को गतिशील रूप से व्यवस्थित करता है, जिससे यह निश्चित पाइपलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है और विविध विषम कार्यों में प्रतिस्पर्धी परिणाम प्राप्त करता है।

Dutao Zhang, Tian Liao2026-05-06
💻 computer science

Redefining AI Red Teaming in the Agentic Era: From Weeks to Hours

यह शोध पत्र ओपन-सोर्स ड्रेडनोड (Dreadnode) SDK पर निर्मित एक एआई रेड टीमिंग एजेंट को प्रस्तुत करता है जो प्राकृतिक भाषा के माध्यम से जटिल सुरक्षा वर्कफ़्लो के निर्माण को स्वचालित करता है, जिससे महत्वपूर्ण एआई प्रणालियों की जांच के लिए आवश्यक समय हफ्तों से घटकर घंटों रह जाता है और पारंपरिक एवं जनरेटिव मॉडलों के परीक्षण को एकीकृत किया जाता है।

Raja Sekhar Rao Dheekonda, Will Pearce, Nick Landers2026-05-06
🤖 machine learning

Safety and accuracy follow different scaling laws in clinical large language models

यह शोध पत्र SaFE-Scale फ्रेमवर्क और RadSaFE-200 बेंचमार्क को पेश करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि क्लिनिकल LLM सुरक्षा स्केलिंग का एक निष्क्रिय उपोत्पाद नहीं है, बल्कि एक परिनियोजन-निर्भर (deployment-dependent) गुण है जहाँ उच्च गुणवत्ता वाले साक्ष्य खतरनाक त्रुटियों को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हैं, जबकि मानक रिट्रीवल और बढ़ी हुई कंप्यूट इन सुरक्षा लाभों को दोहराने में विफल रहती है।

Sebastian Wind, Tri-Thien Nguyen, Jeta Sopa, Mahshad Lotfinia, Sebastian Bickelhaup, Michael Uder, Harald Köstler, Gerha (…)2026-05-06
🤖 AI

The stochastic digital human is now enrolling for in silico imaging trials -- Methods and tools for generating digital cohorts

यह शोध पत्र इन सिलिको (in silico) इमेजिंग परीक्षणों को सुगम बनाने के लिए स्टोकेस्टिक डिजिटल ह्यूमन मॉडल उत्पन्न करने की नवीनतम विधियों और उपकरणों की समीक्षा करता है, जिसमें मॉडल वर्गीकरण, स्वस्थ और रोगग्रस्त अवस्थाओं के लिए पीढ़ी तकनीकें, और अध्ययन पूर्वाग्रह को कम करने के लिए डिजिटल कोहॉर्ट्स के नमूनाकरण में शामिल ट्रेड-ऑफ (तुलनात्मक समझौते) शामिल हैं।

A Badano, M Lago, E Sizikova, JG Delfino, S Guan, MA Anastasio, B Sahiner2026-05-05
🤖 AI

PipeFusion: Patch-level Pipeline Parallelism for Diffusion Transformers Inference

पाइपफ्यूजन (PipeFusion) डिफ्यूजन ट्रांसफॉर्मर्स के लिए एक अभिनव समानांतर अनुमान पद्धति है जो छवियों को पैच में और मॉडल परतों को कई जीपीयू (GPUs) में विभाजित करती है, जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज जनरेशन पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करते हुए संचार लागत और मेमोरी उपयोग को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए पैच-स्तरीय पाइपलाइन पैरेललिज्म और स्टेल फीचर मैप पुनरुपयोग (stale feature map reuse) का लाभ उठाती है।

Jiarui Fang, Jinzhe Pan, Aoyu Li, Xibo Sun, Jiannan Wang2026-05-05