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🤖 AI

AIDA-ReID: Adaptive Intermediate Domain Adaptation for Generalizable and Source-Free Person Re-Identification

यह लेख AIDA (Adaptive Intermediate Domain Adaptation) प्रस्तुत करता है, जो एक सोर्स-फ्री मल्टी-सोर्स फ्रेमवर्क है जो मॉडल अनिश्चितता और प्रशिक्षण स्थिरता के लिए फीडबैक के माध्यम से फीचर मिक्सिंग की गतिशीलता और रेगुलाइजेशन की शक्ति को नियंत्रित करके पर्सन री-आइडेंटिफिकेशन जनरलाइजेशन में सुधार करता है, जिससे मौजूदा इंटरमीडिएट डोमेन दृष्टिकोणों में फिक्स्ड मिक्सिंग रणनीतियों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Sundas Iqbal, Qing Tian, Danish Ali, Jianping Gou, Weihua Oue2026-05-04
💬 NLP

How Frontier LLMs Adapt to Neurodivergence Context: A Measurement Framework for Surface vs. Structural Change in System-Prompted Responses

यह शोध पत्र NDBench प्रस्तुत करता है, जो एक 576-आउटपुट वाला बेंचमार्क है जो यह दर्शाता है कि सीमावर्ती (फ्रंटियर) बड़े भाषा मॉडल स्पष्ट रूप से निर्देश दिए जाने पर न्यूरोडाइवर्जेंस संदर्भों के प्रति अपनी प्रतिक्रियाओं को महत्वपूर्ण रूप से अनुकूलित करते हुए लंबे, अधिक संरचित और सूक्ष्म आउटपुट उत्पन्न करते हैं, साथ ही ऐसे अनुकूलनों के ऑडिट के लिए एक पुनरुत्पादक ढांचा भी प्रदान करते हैं।

Ishan Gupta, Pavlo Buryi2026-05-04
💬 NLP

Cultural Benchmarking of LLMs in Standard and Dialectal Arabic Dialogues

यह शोध पत्र ArabCulture-Dialogue प्रस्तुत करता है, जो 12 दैनिक जीवन के विषयों पर आधुनिक मानक अरबी और स्थानीय बोलियों दोनों में 13 अरबी भाषी देशों को कवर करने वाला एक नया डेटासेट है, ताकि सांस्कृतिक तर्क, मशीन अनुवाद और बोली-निर्देशित पीढ़ी (dialect-steering generation) पर LLMs का बेंचमार्क किया जा सके, जिससे यह पता चलता है कि मॉडल अपने आधुनिक मानक अरबी समकक्षों की तुलना में बोली संबंधी कार्यों पर लगातार कम प्रदर्शन करते हैं।

Muhammad Dehan Al Kautsar, Saeed Almheiri, Momina Ahsan, Bilal Elbouardi, Younes Samih, Sarfraz Ahmad, Amr Keleg, Omar E (…)2026-05-04
🤖 AI

Minimal, Local, Causal Explanations for Jailbreak Success in Large Language Models

यह शोध पत्र LOCA प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो मॉडल के इनकार (refusal) को प्रेरित करने के लिए आवश्यक व्याख्या योग्य मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व परिवर्तनों के एक न्यूनतम सेट की पहचान करके, बड़े भाषा मॉडलों में जेलब्रेक सफलता के लिए स्थानीय, कारण संबंधी स्पष्टीकरण प्रदान करती है, और पूर्व वैश्विक स्पष्टीकरण दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Shubham Kumar, Narendra Ahuja2026-05-04
🤖 machine learning

Smart Profit-Aware Crop Advisory System: Kisan AI

यह शोध पत्र किसान एआई (Kisan AI) को प्रस्तुत करता है, जो एक फुल-स्टैक, बहुभाषी फसल सलाहकार प्रणाली है जो बाजार मूल्य पूर्वानुमान और रोग पहचान को उच्च-सटीकता वाले रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायर के साथ एकीकृत करके पारंपरिक मॉडलों की "आर्थिक अंधता" को दूर करती है ताकि किसानों को वित्तीय रूप से इष्टतम निर्णयों की ओर निर्देशित किया जा सके।

Debasis Dwibedy, Avyay Nishtala, Pranathi Mukku, D Snehaja2026-05-04
🤖 AI

Are Tools All We Need? Unveiling the Tool-Use Tax in LLM Agents

यह शोध पत्र इस धारणा को चुनौती देता है कि टूल-ऑगमेंटेड रीजनिंग (tool-augmented reasoning) हमेशा LLM एजेंटों में सुधार करती है, और एक "टूल-यूज़ टैक्स" (tool-use tax) को उजागर करता है जहाँ प्रोटोकॉल ओवरहेड और सिमेंटिक नॉइज़ प्रदर्शन को कम कर देते हैं, तथा इन लागतों को कम करने के लिए एक गेटिंग मैकेनिज्म (G-STEP) का प्रस्ताव देता है और साथ ही मजबूत इंट्रिन्सिक रीजनिंग क्षमताओं की आवश्यकता पर बल देता है।

Kaituo Zhang, Zhen Xiong, Mingyu Zhong, Zhimeng Jiang, Zhouyuan Yuan, Zhecheng Li, Ying Lin2026-05-04
🤖 machine learning

Fair Dataset Distillation via Cross-Group Barycenter Alignment

यह शोध पत्र विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों के बीच विशिष्ट भविष्य कहने वाले पैटर्न (predictive patterns) के कारण डेटासेट डिस्टिलेशन में होने वाले निष्पक्षता अंतराल (fairness gaps) को संबोधित करता है, जिसके लिए एक ऐसी विधि प्रस्तावित की गई है जो सभी उपसमूहों में समान प्रदर्शन सुनिश्चित करने हेतु भविष्य कहने वाली सूचना के समूह-असंतुलन-अज्ञेय (group-imbalance-agnostic) बेरसेंटर को संरेखित करती है।

Mohammad Hossein Moslemi, Nima Hosseini Dashtbayaz, Zhimin Mei, Boyu Wang, Bissan Ghaddar2026-05-04
🤖 AI

The Silicon Society\textit{Silicon Society} Cookbook: Design Space of LLM-based Social Simulations

यह शोध पत्र LLM-आधारित सामाजिक सिमुलेशन के डिज़ाइन स्पेस का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि बेस लार्ज लैंग्वेज मॉडल का चयन सिमुलेशन परिणामों को प्रभावित करने वाला सबसे महत्वपूर्ण कारक है और विभिन्न डिज़ाइन मापदंडों के बीच जटिल, गैर-तुच्छ अंतःक्रियाओं को रेखांकित करता है।

Aurélien Bück-Kaeffer (McGill University, Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute, Ubisoft La Forge), Sneheel Sa (…)2026-05-04
🤖 AI

TUR-DPO: Topology- and Uncertainty-Aware Direct Preference Optimization

TUR-DPO एक नवीन, RL-मुक्त संरेखण विधि है जो टोपोलॉजी और अनिश्चितता जागरूकता को शामिल करके डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन (Direct Preference Optimization) को उन्नत करती है ताकि तर्क व्युत्पत्ति की गुणवत्ता को पुरस्कृत किया जा सके, जिससे प्रशिक्षण की सरलता बनाए रखते हुए विविध कार्यों में मॉडल के प्रदर्शन में सुधार होता है।

Abdulhady Abas Abdullah, Fatemeh Daneshfar, Seyedali Mirjalili, Mourad Oussalah2026-05-04
🤖 AI

Causal Foundations of Collective Agency

यह शोध पत्र सामूहिक एजेंसी (collective agency) को औपचारिक रूप से परिभाषित और परिमाणित करने के लिए कॉज़ल गेम्स (causal games) और कॉज़ल एब्स्ट्रैक्शन (causal abstraction) पर आधारित एक कॉज़ल फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो मल्टी-एजेंट एआई सिस्टम में उभरते हुए समूह व्यवहारों के पूर्वानुमान और नियंत्रण को सक्षम बनाता है।

Frederik Hytting Jørgensen, Sebastian Weichwald, Lewis Hammond2026-05-04