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cs.AI

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💬 NLP

Reliability-Oriented Multilingual Orthopedic Diagnosis: A Domain-Adaptive Modeling and a Conceptual Validation Framework

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि इंडिकबर्ट-एचपीए (IndicBERT-HPA) जैसे डोमेन-अनुकूलित, विशिष्ट आर्किटेक्चर बहुभाषी ऑर्थोपेडिक निदान के लिए विश्वसनीयता और अंशांकन (कैलिब्रेशन) में ज़ीरो-शॉट लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, और साथ ही क्लिनिकल निर्णय सहायता प्रणालियों में सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एक वैचारिक सत्यापन ढांचे का प्रस्ताव करते हैं।

Danish Ali, Li Xiaojian, Sundas Iqbal, Farrukh Zaidi2026-05-05
💬 NLP

When Correct Isn't Usable: Improving Structured Output Reliability in Small Language Models

यह शोध पत्र एक महत्वपूर्ण विश्वसनीयता अंतराल की पहचान करता है जहाँ छोटे भाषा मॉडल मानक प्रॉम्प्टिंग के तहत गणितीय रूप से सही और प्रारूप-अनुपालक (format-compliant) दोनों प्रकार के आउटपुट उत्पन्न करने में विफल रहते हैं, और AloLab का प्रस्ताव करता है, जो एक पुनरावृत्ति मेटा-एजेंट प्रणाली है जो फाइन-ट्यूनिंग या बाधित डिकोडिंग की आवश्यकता के बिना उच्च आउटपुट सटीकता के साथ लगभग मूल-नेटिव लेटेंसी प्राप्त करने के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट्स को अनुकूलित करती है।

Cosimo Galeone, Minsu Park, Giuseppe Ettorre, Daniele Ligorio2026-05-05
⚛️ quantum physics

Entanglement is Half the Story: Post-Selection vs. Partial Traces

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड टेंसर नेटवर्क फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो पोस्ट-सिलेक्शन पर आधारित एक प्रशिक्षण योग्य हाइपरपैरामीटर पेश करके शास्त्रीय और क्वांटम मॉडलों को एकीकृत करता है, जो क्वांटम बाधा प्रवर्तन की डिग्री को नियंत्रित करता है और क्वांटम मशीन लर्निंग प्रदर्शन को अनुकूलित करता है।

Gustav J L Jäger, Krzysztof Bieniasz, Martin B Plenio, Hans-Martin Rieser2026-05-05
🤖 AI

Explaining the Explainers in Graph Neural Networks: a Comparative Study

यह शोध पत्र उनके प्रदर्शन पर व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने, सफलता के प्रमुख कारकों की पहचान करने और व्याख्या संबंधी त्रुटियों से बचने के लिए सिफारिशें देने हेतु आठ आर्किटेक्चर और छह डेटासेट में दस GNN व्याख्याकारों (explainers) का एक व्यवस्थित तुलनात्मक अध्ययन प्रस्तुत करता है।

Antonio Longa, Steve Azzolin, Gabriele Santin, Giulia Cencetti, Pietro Liò, Bruno Lepri, Andrea Passerini2026-05-04
🤖 AI

AI Consciousness is Inevitable: A Theoretical Computer Science Perspective

सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान का सहारा लेते हुए और ट्यूरिंग के कम्प्यूटेशनल मॉडल को बार्स के थिएटर सिद्धांत के साथ संश्लेषित करते हुए, यह शोध पत्र चेतना का एक औपचारिक, निर्माण योग्य मशीन मॉडल प्रस्तावित करता है जो प्रमुख वैज्ञानिक सिद्धांतों के अनुरूप है और तर्क देता है कि मशीन चेतना न केवल प्रशंसनीय है बल्कि अपरिहार्य भी है।

Lenore Blum, Manuel Blum2026-05-04
💬 NLP

Laissez-Faire Harms: Algorithmic Biases in Generative Language Models

यह अध्ययन दर्शाता है कि पाँच बड़े जनरेटिव भाषा मॉडल, जब बिना किसी स्पष्ट पहचान प्रॉम्प्ट के प्राकृतिक "लेसे-फेयर" (laissez-faire) वातावरण में तैनात किए जाते हैं, तो वे अल्पसंख्यक व्यक्तियों के प्रति हानिकारक लोप, अधीनता और रूढ़ियों को व्यवस्थित रूप से बनाए रखते हैं, ऐसे भेदभावपूर्ण आउटपुट उत्पन्न करते हैं जो सशक्त बनाने की तुलना में सैकड़ों से हजारों गुना अधिक नकारात्मक होने की संभावना रखते हैं, और महत्वपूर्ण मनोवैज्ञानिक जोखिम पैदा करते हैं।

Evan Shieh, Faye-Marie Vassel, Cassidy Sugimoto, Thema Monroe-White2026-05-04
🤖 AI

Wake Vision: A Tailored Dataset and Benchmark Suite for TinyML Computer Vision Applications

यह योगदान 'वेक विजन' (Wake Vision) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित पाइपलाइन है जो टाइनीएमएल (TinyML) डोमेन में व्यक्ति का पता लगाने के लिए एक बड़े पैमाने के, उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट को उत्पन्न करता है और पिछले 'विजुअल वेक वर्ड्स' (Visual Wake Words) बेंचमार्क की तुलना में, विभिन्न आर्किटेक्चर और स्थितियों में मॉडल की सटीकता में सुधार करते हुए लेबलिंग त्रुटि दर को काफी कम करता है।

Colby Banbury, Emil Njor, Andrea Mattia Garavagno, Mark Mazumder, Matthew Stewart, Pete Warden, Manjunath Kudlur, Nat Je (…)2026-05-04
🤖 AI

Preference Goal Tuning: Post-Training as Latent Control for Frozen Policies

यह शोध पत्र प्रिफरेंस गोल ट्यूनिंग (PGT) को प्रस्तुत करता है, जो एक पोस्ट-ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जो नीति मापदंडों को अपडेट करने के बजाय निरंतर लेटेंट गोल एम्बेडिंग्स को अनुकूलित करके फ्रोजन गोल-कंडीशन्ड पॉलिसियों को कार्य प्राथमिकताओं के साथ संरेखित करता है, जिससे Minecraft SkillForge बेंचमार्क पर विशेषज्ञ प्रॉम्प्ट्स और पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग दोनों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और मजबूती प्राप्त होती है।

Guangyu Zhao, Kewei Lian, Haoxuan Ru, Borong Zhang, Haowei Lin, Zhancun Mu, Haobo Fu, Qiang Fu, Shaofei Cai, Zihao Wang (…)2026-05-04
💬 NLP

Representation in large language models

यह शोध पत्र तर्क देता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स केवल रटने के बजाय आंशिक रूप से प्रतिनिधित्व-आधारित सूचना प्रसंस्करण द्वारा संचालित होते हैं, और इन प्रस्तुतियों की जांच करने के लिए व्यावहारिक तकनीकों का प्रस्ताव करता है ताकि सैद्धांतिक गतिरोधों को हल किया जा सके और प्रणालियों की संज्ञानात्मक क्षमताओं को बेहतर ढंग से समझा जा सके।

Cameron Yetman2026-05-04
📈 economics

Markets with Heterogeneous Agents: Dynamics and Survival of Bayesian vs. No-Regret Learners

यह शोध पत्र आर्थिक बाजार चयन और पछतावा न्यूनीकरण (रेग्रेट मिनिमाइजेशन) सिद्धांत के बीच के अंतर को पाटते हुए यह प्रदर्शित करता है कि जबकि कम पछतावा बेयसियन शिक्षार्थियों (बेयसियन लर्नर्स) के विरुद्ध उत्तरजीविता की गारंटी नहीं देता है, बेयसियन दृष्टिकोण नाजुक होते हैं, जो अधिक सुदृढ़ता के लिए दोनों शिक्षण प्रतिमानों की शक्तियों को संयोजित करने वाली हाइब्रिड रणनीतियों के प्रस्ताव को प्रेरित करते हैं।

David Easley, Yoav Kolumbus, Eva Tardos2026-05-04