🤖 machine learning

Do Sparse Autoencoders Capture Concept Manifolds?

यह शोध पत्र एक सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि स्पार्स ऑटोएनकोडर (Sparse Autoencoders) अवधारणा मैनिफोल्ड्स (concept manifolds) को या तो वैश्विक रूप से या स्थानीय रूप से कैप्चर कर सकते हैं, लेकिन अक्सर एक "डाइल्यूशन" (dilution) शासन के कारण प्रभावी ढंग से ऐसा करने में विफल रहते हैं जो इन संरचनाओं को खंडित कर देता है, जिससे व्याख्यात्मकता अनुसंधान (interpretability research) को अलग-थलग दिशाओं से हटाकर विशेषताओं के सुसंगत समूहों की ओर स्थानांतरित करने का तर्क मिलता है।

Usha Bhalla, Thomas Fel, Can Rager, Sheridan Feucht, Tal Haklay, Daniel Wurgaft, Siddharth Boppana, Matthew Kowal, Vasud (…)2026-05-01
🤖 AI

Normativity and Productivism: Ableist Intelligence? A Degrowth Analysis of AI Sign Language Translation Tools for Deaf People

यह शोध पत्र तर्क देता है कि वर्तमान एआई (AI) सांकेतिक भाषा अनुवाद उपकरण, जो उत्पादवादी तर्क से संचालित हैं और बधिर समुदाय के इनपुट के बिना पक्षपाती डेटा पर निर्मित हैं, "विकलांगतावादी बुद्धिमत्ता" (Ableist Intelligence) के रूप में कार्य करते हैं जो मानवीय जुड़ाव के बजाय तकनीकी दक्षता की सेवा करने के लिए सांकेतिक भाषा को मानकीकृत और तर्कसंगत बनाते हैं, जिससे वे बधिर लोगों को सशक्त बनाने के बजाय उन्हें अलग-थलग और हाशिए पर धकेल देते हैं।

Nina Seron-Abouelfadil, Poppy Fynes2026-05-01
🤖 machine learning

FlexiTac: A Low-Cost, Open-Source, Scalable Tactile Sensing Solution for Robotic Systems

यह कार्य FlexiTac को प्रस्तुत करता है, जो एक कम लागत वाला, ओपन-सोर्स और स्केलेबल पीज़ोरेसिस्टिव (piezoresistive) स्पर्श संवेदन प्रणाली है, जिसमें लचीले सेंसर मैट और कॉम्पैक्ट इवैल्यूएशन इलेक्ट्रॉनिक्स शामिल हैं जो वास्तविक समय में डेटा अधिग्रहण को सक्षम करते हैं और विविध रोबोटिक प्लेटफॉर्मों के लिए उन्नत स्पर्श शिक्षण पाइपलाइनों का समर्थन करते हैं।

Binghao Huang, Yunzhu Li2026-05-01
🤖 machine learning

PhyCo: Learning Controllable Physical Priors for Generative Motion

PhyCo एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो वीडियो डिफ्यूजन मॉडल्स को एक बड़े सिमुलेशन डेटासेट संग्रह, ControlNet के माध्यम से भौतिकी-पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग और VLM-निर्देशित रिवॉर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ नियंत्रित, भौतिक रूप से सुसंगत गतियों के साथ विस्तारित करता है ताकि इन्फरेंस के दौरान सिम्युलेटर्स या ज्यामितीय पुनर्निर्माण की आवश्यकता के बिना यथार्थवादी भौतिक व्यवहार उत्पन्न किए जा सकें।

Sriram Narayanan, Ziyu Jiang, Srinivasa Narasimhan, Manmohan Chandraker2026-05-01
💬 NLP

Synthetic Computers at Scale for Long-Horizon Productivity Simulation

यह शोध पत्र "सिंथेटिक कंप्यूटर्स एट स्केल" (Synthetic Computers at Scale) प्रस्तुत करता है, जो लंबी अवधि के उत्पादकता सिमुलेशन चलाने के लिए यथार्थवादी, सामग्री-समृद्ध वर्चुअल कंप्यूटर वातावरण उत्पन्न करने की एक कार्यप्रणाली है, जो समृद्ध अनुभवात्मक शिक्षण संकेतों के माध्यम से एजेंट के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करती है, और विविध व्यावसायिक संदर्भों में भविष्य के एजेंटिक सुदृढीकरण लर्निंग (agentic reinforcement learning) के लिए एक स्केलेबल आधार प्रदान करती है।

Tao Ge, Baolin Peng, Hao Cheng, Jianfeng Gao2026-05-01
📈 economics

Computing Equilibrium beyond Unilateral Deviation

यह शोध पत्र एक ऐसे गारंटीकृत-अस्तित्व वाले संतुलन (equilibrium) अवधारणा को प्रस्तुत करता है जो गठबंधन विचलन प्रोत्साहनों (विशेष रूप से औसत या अधिकतम लाभ) को शून्य करने के बजाय उन्हें न्यूनतम करता है, जो गैर-अस्तित्व वाली स्ट्रॉन्ग इक्विलिब्रियम अवधारणाओं और जटिल न्यूनतम-लाभ वेरिएंट्स के विपरीत, एक गणनात्मक रूप से सुलभ एल्गोरिदम और एक्सप्लॉयटेबिलिटी वेलफेयर फ्रंटियर (Exploitability Welfare Frontier) को हल करने की एक विधि प्रदान करता है।

Mingyang Liu, Gabriele Farina, Asuman Ozdaglar2026-05-01
🤖 AI

Choosing with unknown causal information: Action-outcome probabilities for decision making can be grounded in causal models

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि निर्णय लेने के लिए क्रिया-परिणाम की संभावनाओं को कैसे कारण संबंधी मॉडलों (causal models) में आधारित किया जा सकता है, जो अज्ञात कारण तंत्र वाले परिदृश्यों में तर्कसंगत विकल्प सिद्धांत (rational choice theory) का विस्तार करता है और कारण संबंधी जानकारी को शामिल करने के लिए नैश इक्विलिब्रियम (Nash Equilibrium) का सामान्यीकरण करता है।

Mauricio Gonzalez Soto, David Danks, Hugo J. Escalante Balderas, L. Enrique Sucar2026-04-30
🔬 materials science

NIMS-OS: An automation software to implement a closed loop between artificial intelligence and robotic experiments in materials science

NIMS-OS एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी और GUI एप्लिकेशन है जो इलेक्ट्रोलाइट्स जैसे नए पदार्थों की स्वायत्त खोज के लिए NAREE जैसे रोबोटिक प्रयोगात्मक प्रणालियों के साथ विविध AI एल्गोरिदम को एकीकृत करके पूर्णतः स्वचालित, क्लोज्ड-लूप सामग्री अनुसंधान को सक्षम बनाता है।

Ryo Tamura, Koji Tsuda, Shoichi Matsuda2026-04-30
🤖 AI

Speech-Gesture GAN: Gesture Generation for Robots and Embodied Agents

यह लेख एक स्पीच-जेस्चर-GAN फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो एक सार्वजनिक डेटासेट से स्पीच टेक्स्ट, ऑडियो फीचर्स और जॉइंट एंगल्स के बीच के संबंधों को सीखकर, एम्बोडीड एजेंट्स के लिए यथार्थवादी को-स्पीच जेस्चर सीक्वेंस उत्पन्न करने के लिए एक कंडीशनल जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क का उपयोग करता है।

Carson Yu Liu, Gelareh Mohammadi, Yang Song, Wafa Johal2026-04-30
💬 NLP

Is Human-Like Text Liked by Humans? Multilingual Human Detection and Preference Against AI

यह अध्ययन इस धारणा को चुनौती देता है कि मनुष्य एआई-जनित पाठ के बीच अंतर नहीं कर सकते, जो 16 बहुभाषी डेटासेट में 87.6% औसत पहचान सटीकता प्रदर्शित करके, वास्तविकता, सांस्कृतिक सूक्ष्मता और विविधता में प्रमुख अंतरों की पहचान करता है, और यह भी प्रकट करता है कि जब स्रोत संदिग्ध हो तो मनुष्य हमेशा मानव-लिखित पाठ को प्राथमिकता नहीं देते हैं।

Yuxia Wang, Rui Xing, Jonibek Mansurov, Giovanni Puccetti, Zhuohan Xie, Minh Ngoc Ta, Jiahui Geng, Jinyan Su, Mervat Aba (…)2026-04-30