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cs.AI

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⚛️ high-energy experiments

HepScript: A Dual-Use DSL for Human-AI Collaborative Data Analysis Workflows in High-Energy Physics

यह शोध पत्र HepScript को प्रस्तुत करता है, जो हाई-एनर्जी फिजिक्स के लिए एक दोहरे उपयोग वाला डोमेन-विशिष्ट भाषा (Domain-Specific Language) है, जो जटिल विश्लेषण तर्क को सारगर्भित करने के लिए एक औपचारिक इंटरफेस के रूप में कार्य करता है, जिससे मानव विशेषज्ञों को संक्षिप्त कोड लिखने में सक्षम बनाया जाता है और साथ ही एआई एजेंटों को साहित्य से विश्वसनीय रूप से निष्पादन योग्य विनिर्देश (executable specifications) उत्पन्न करने की अनुमति मिलती है, जिससे मैन्युअल प्रयास में उल्लेखनीय कमी आती है और पूर्व में असाध्य ऑटोमेशन चुनौतियों का समाधान होता है।

Junkun Jiao, Tong Liu, Ke Li, Weimin Song, Yipu Liao, Bolun Zhang, Beijiang Liu, Chang-Zheng Yuan, Yue Sun2026-05-05
🤖 machine learning

Quantifying Multimodal Capabilities: Formal Generalization Guarantees in Pairwise Metric Learning

यह शोध पत्र पदानुक्रमित फंक्शन क्लास संबंधों को स्थापित करके और नवीन सामान्यीकरण त्रुटि सीमाओं (generalization error bounds) को व्युत्पन्न करके मल्टीमॉडल मेट्रिक लर्निंग का एक सूक्ष्म-स्तरीय सैद्धांतिक विश्लेषण प्रदान करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे सूक्ष्म-स्तरीय मोडैलिटी फीचर्स को शामिल करने से परिकल्पना स्थान (hypothesis space) की जटिलता कम होती है और मॉडल के प्रदर्शन में सुधार होता है।

Richeng Zhou, Xuelin Zhang, Liyuan Liu2026-05-05
💬 NLP

FT-RAG: A Fine-grained Retrieval-Augmented Generation Framework for Complex Table Reasoning

यह शोध पत्र FT-RAG प्रस्तुत करता है, जो एक सूक्ष्म-स्तरीय रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फ्रेमवर्क है जो तालिकाओं को प्रविष्टि-स्तर की सिमेंटिक इकाइयों में विभाजित करता है और जटिल तालिका तर्क (टेबल रीजनिंग) में मौजूदा बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए स्ट्रक्चरल नेबर एक्सपेंशन का उपयोग करता है, जिसे नए प्रस्तावित Multi-Table-RAG-Lib बेंचमार्क द्वारा समर्थित किया गया है।

Zebin Guo, Weidong Geng, Ruichen Mao2026-05-05
🤖 machine learning

Protein-Conditioned Multi-Objective Reinforcement Learning for Full-Length mRNA Design

यह शोध पत्र ProMORNA को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-ऑब्जेक्टिव सुदृढीकरण शिक्षण (मल्टी-ऑब्जेक्टिव रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) ढांचा है जो स्थिरता, अनुवाद दक्षता और प्रतिरक्षा सुरक्षा को अनुकूलित करके लक्षित प्रोटीन अनुक्रमों से पूर्ण-लंबाई वाले mRNA ट्रांसक्रिप्ट उत्पन्न करता है, जो फायरफ्लाई ल्यूसिफेरेज़ जैसे अनदेखे लक्ष्यों पर बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Zixi Shao, Tao Wang, Yibei Xiao, Tianyi Huang2026-05-05
🤖 machine learning

Mesh Based Simulations with Spatial and Temporal awareness

यह शोध पत्र एक एकीकृत ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनस्ट्रक्चर्ड मेश (unstructured meshes) पर मौजूदा एमएल सरोगेट्स (ML surrogates) की स्थिरता और सटीकता की सीमाओं को दूर करने के लिए मल्टी-नोड प्रेडिक्शन, क्रॉस-अटेंशन के माध्यम से टेम्पोरल करेक्शन और 3D रोटरी पोजीशनल एम्बेडिंग्स को पेश करते हुए, सीएफडी (CFD) सिमुलेशन के लिए ज्योमेट्रिक डीप लर्निंग और कठोर संख्यात्मक विश्लेषण के बीच एक सेतु बनाता है।

Paul Garnier, Vincent Lannelongue, Elie Hachem2026-05-05
💬 NLP

Automated Interpretability and Feature Discovery in Language Models with Agents

यह शोध पत्र एक स्वायत्त मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो परिकल्पनाओं को पुनरावर्ती रूप से परिष्कृत करके और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में आंतरिक विशेषताओं की खोज करके मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी (mechanistic interpretability) को स्वचालित करता है, जो अधिक स्पष्ट, असत्य सिद्ध करने योग्य और ऑडिट योग्य स्पष्टीकरण उत्पन्न करने में वन-शॉट विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Arnau Marin-Llobet, Javier Ferrando2026-05-05
💬 NLP

Where Do Prompt Perturbations Break Generation? A Segment-Level View of Robustness in LoRA-Tuned Language Models

यह शोध पत्र S2^2R2^2 प्रस्तुत करता है, जो LoRA-ट्यून किए गए भाषा मॉडलों के लिए एक सेगमेंट-स्तरीय मजबूती ढांचा (robustness framework) है, जो प्रॉम्प्ट गड़बड़ी (prompt perturbations) के कारण होने वाले महत्वपूर्ण सूचना विचलन (information drift) को कम करने के लिए ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट के माध्यम से सिमेंटिक सेगमेंट को संरेखित करता है और एडॉप्टर स्थिरता को नियंत्रित करता है, जबकि स्वच्छ प्रदर्शन और क्रॉस-डेटासेट ट्रांसफर को बनाए रखता है।

Zhuoyun Li, Boxuan Wang, Jinwei Hu, Zhenglin Huang, Qisong He, Xinmiao Huang, Guangliang Cheng, Xiaowei Huang, Yi Dong2026-05-05
🤖 machine learning

Concepts Whisper While Syntax Shouts: Spectral Anti-Concentration and the Dual Geometry of Transformer Representations

यह शोध पत्र क्रॉस-लिंगुअल कॉन्सेप्ट ट्रांसपोर्ट के लिए कॉज़ल इनर प्रोडक्ट विधियों की प्रभावकारिता को चुनौती देता है, जिसमें ट्रांसफॉर्मर रिप्रेजेंटेशन्स में एक "दोहरी ज्यामिति" (dual geometry) का खुलासा किया गया है जहाँ व्याकरण संबंधी व्यवधान को न्यूनतम करने के लिए सिमेंटिक कॉन्सेप्ट्स स्पेक्ट्रली क्वाइट और लो-वेरिएंस क्षेत्रों में एंटी-कंसन्ट्रेट होते हैं, जबकि सिंटैक्टिक फीचर्स और अनएम्बेडिंग कंट्रास्ट हाई-वेरिएंस दिशाओं में कंसन्ट्रेट होते हैं।

Pratyush Acharya, Nuraj Rimal, Habish Dhakal2026-05-05
🤖 machine learning

From Packets to Patterns: Interpreting Encrypted Network Traffic as Longitudinal Behavioral Signals

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एन्क्रिप्टेड स्मार्टफोन नेटवर्क ट्रैफ़िक को जब ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों और स्पार्स ऑटोएनकोडर्स के माध्यम से विश्लेषित किया जाता है, तो यह तनाव, अकेलेपन और नींद की गड़बड़ी से संबंधित विशिष्ट अनुदैर्ध्य व्यवहार संबंधी पैटर्न को निष्क्रिय रूप से और व्याख्यात्मक रूप से कैप्चर कर सकता है, जो उन अंतर्वैयक्तिक गतिकी को प्रकट करता है जिन्हें पारंपरिक ट्रैफ़िक विशेषताएँ चूक जाती हैं।

Rameen Mahmood, Omar El Shahawy, Souptik Barua, Zachary Beattie, Jeffrey Kaye, Xuhai "Orson'' Xu, Danny Yuxing Huang2026-05-05
💬 NLP

Prosa: Rubric-Based Evaluation of LLMs on Real User Chats in Brazilian Portuguese

यह शोध पत्र Prosa को प्रस्तुत करता है, जो पहला वास्तविक-उपयोगकर्ता मल्टी-टर्न ब्राज़ीलियाई पुर्तगाली चैट बेंचमार्क है, और यह प्रदर्शित करता है कि मल्टी-जज फ़िल्टरिंग के साथ बाइनरी रूब्रिक स्कोरिंग का उपयोग करने से पारंपरिक समग्र LLM-as-a-judge विधियों की तुलना में मूल्यांकन स्थिरता और विभेदक शक्ति में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Roseval Malaquias Junior, Giovana Kerche Bonás, Thales Sales Almeida, Hugo Abonizio, Thiago Laitz, Ramon Pires, Marcos P (…)2026-05-05