cs.AI पेपर | Gist.Science

Novel 3D Binary Indexed Tree for Volume Computation of 3D Reconstructed Models from Volumetric Data

यह शोध पत्र एक नवीन एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो सीटी (CT) या एमआर (MR) डेटा से 3D आयतन की कुशल और सटीक गणना करने में सक्षम बनाने के लिए मल्टीवेरिएट कैलकुलस (multivariate calculus), मार्चिंग क्यूब विधि (marching cube method) और एक 3D बाइनरी इंडेक्स्ड ट्री (3D Binary Indexed Tree/Fenney tree) को एकीकृत करता है, जो विभिन्न शारीरिक संरचनाओं में $\pm 0.004 \text{cm}^3$ के विचलन के साथ उच्च सटीकता प्राप्त करता है।

Quoc-Bao Nguyen-Le, Tuan-Hy Le, Anh-Triet Do2026-04-29

💬 NLP

Large Language Models Are Effective Human Annotation Assistants, But Not Good Independent Annotators

यद्यपि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स इवेंट डिटेक्शन कार्यों के लिए स्वतंत्र एनोटेटर्स के रूप में पर्याप्त विश्वसनीय नहीं हैं, फिर भी वे प्रभावी सहायकों के रूप में कार्य करते हैं जो मानव विशेषज्ञों द्वारा इवेंट सेट क्यूरेट करने और वेरिएबल्स को एनोटेट करने के लिए आवश्यक समय और मानसिक प्रयास को काफी कम कर देते हैं।

Feng Gu, Zongxia Li, Carlos Rafael Colon, Benjamin Evans, Ishani Mondal, Jordan Lee Boyd-Graber2026-04-29

💬 NLP

Bridging the Linguistic Divide: A Survey on Leveraging Large Language Models for Machine Translation

यह सर्वेक्षण व्यापक रूप से इस बात की जांच करता है कि कैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) प्रॉम्पटिंग, फाइन-ट्यूनिंग और प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन जैसी विविध रणनीतियों के माध्यम से मशीन ट्रांसलेशन को रूपांतरित कर रहे हैं, जिसमें विशेष रूप से लो-रिसोर्स परिदृश्यों, डॉक्यूमेंट-लेवल संदर्भों और मूल्यांकन चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित किया गया है, जो अंततः LLM-आधारित MT को केवल स्केल के बजाय डेटा गुणवत्ता और अलाइनमेंट द्वारा संचालित एक विकास के रूप में रूपरेखा प्रस्तुत करता है।

Baban Gain, Dibyanayan Bandyopadhyay, Asif Ekbal, Trilok Nath Singh2026-04-29

💻 computer science

Representation Paradigms in AI-based 3D Radiological Image Reconstruction: A Systematic Review

यह व्यवस्थित समीक्षा अत्याधुनिक एआई-आधारित 3D रेडियोलॉजिकल इमेज रिकंस्ट्रक्शन एल्गोरिदम को चार प्रतिनिधित्व परिवारों में वर्गीकृत करती है, उनके अंतर्संबंधों को स्पष्ट करती है, और इस क्षेत्र में मूल्यांकन मेट्रिक्स, डेटासेट, चुनौतियों और भविष्य की दिशाओं का सारांश प्रस्तुत करती है।

Yuezhe Yang, Lei Bi, Boyu Yang, Yaqian Wang, Yang He, Yige Peng, Zhe Jin, Xingbo Dong, Jinman Kim2026-04-29

📊 statistics

WISCA: A Consensus-Based Approach to Harmonizing Interpretability in Tabular Datasets

यह अध्ययन WISCA प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सर्वसम्मति-आधारित ढांचा (consensus-based framework) है जो क्लास प्रोबेबिलिटीज और नॉर्मलाइज्ड एट्रिब्यूशन वैल्यूज को एकीकृत करके टैबुलर डेटासेट्स के लिए परस्पर विरोधी व्याख्यात्मक स्पष्टीकरणों (interpretability explanations) में सामंजस्य स्थापित करता है, जिससे विविध मशीन लर्निंग मॉडल्स में स्पष्टीकरणों की विश्वसनीयता में सुधार होता है।

Antonio Jesús Banegas-Luna, Horacio Pérez-Sánchez, Carlos Martínez-Cortés2026-04-29

💬 NLP

Is Large Language Model Performance on Reasoning Tasks Impacted by Different Ways Questions Are Asked?

यह अध्ययन प्रकट करता है कि प्रश्नों का प्रारूप, जिसमें विकल्पों की संख्या और विशिष्ट शब्दावली शामिल है, तर्क संबंधी कार्यों पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है, जिससे अक्सर तर्क के चरणों की सटीकता और अंतिम उत्तर की शुद्धता के बीच एक विसंगति उत्पन्न होती है।

Seok Hwan Song, Mohna Chakraborty, Qi Li, Wallapak Tavanapong2026-04-29

💬 NLP

Named Entity Recognition of Historical Texts via Large Language Model

यह अध्ययन दर्शाता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, ज़ीरो-शॉट और फ्यू-शॉट प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों का उपयोग करते हुए, उन ऐतिहासिक ग्रंथों के लिए नेमड एंटिटी रिकग्निशन (Named Entity Recognition) हेतु एक व्यवहार्य और कुशल विकल्प प्रदान करते हैं जहाँ एनोटेटेड ट्रेनिंग डेटा की कमी है, जो पूरी तरह से सुपरवाइज्ड मॉडल्स से पीछे रहने के बावजूद भी उचित रूप से मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करते हैं।

Shibingfeng Zhang, Giovanni Colavizza2026-04-29

⚡ electrical engineering

Joint Learning using Mixture-of-Expert-Based Representation for Speech Enhancement and Robust Emotion Recognition

यह शोध पत्र Sparse MERIT का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टी-टास्क लर्निंग फ्रेमवर्क है जो डायनेमिक फ्रेम-वाइज गेटिंग के साथ एक स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर का उपयोग करता है ताकि चुनौतीपूर्ण शोर वाली स्थितियों में टास्क संघर्षों को प्रभावी ढंग से हल किया जा सके और स्पीच एन्हांसमेंट एवं रोबस्ट इमोशन रिकग्निशन दोनों के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Jing-Tong Tzeng, Carlos Busso, Chi-Chun Lee2026-04-29

💬 NLP

Beyond I'm Sorry, I Can't: Dissecting Large Language Model Refusal

यह शोध पत्र निर्देश-ट्यून किए गए बड़े भाषा मॉडलों (large language models) में इनकार (refusal) के आंतरिक तंत्र की जांच करता है, जिसमें विशिष्ट लेटेंट फीचर्स (latent features) को पहचानने और उन्हें हटाने (ablate करने) के लिए स्पार्स ऑटोएनकोडर्स (sparse autoencoders) को प्रशिक्षित किया गया है जो मॉडल को इनकार से अनुपालन (compliance) की ओर कारणवश बदल देते हैं, जिससे जेलब्रेकिंग के लिए एक बहु-चरणीय पाइपलाइन का खुलासा होता है और रेडंडेंट सुरक्षा फीचर्स (redundant safety features) के अस्तित्व पर प्रकाश पड़ता है।

Nirmalendu Prakash, Yeo Wei Jie, Amir Abdullah, Ranjan Satapathy, Erik Cambria, Roy Ka Wei Lee2026-04-29

🤖 AI

Justice in Judgment: Unveiling (Hidden) Bias in LLM-assisted Peer Reviews

यह शोध पत्र एलएलएम-सहायता प्राप्त सहकर्मी समीक्षाओं (पीयर रिव्यूज) में पूर्वाग्रह की जांच करता है, यह प्रकट करते हुए कि मॉडल प्रतिष्ठित लेखकों के पक्ष में महत्वपूर्ण संबद्धता, वरिष्ठता और प्रकाशन इतिहास संबंधी पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, और ये अंतर्निहित प्राथमिकताएं संभावित संरेखण मास्किंग (अलाइनमेंट मास्किंग) के बावजूद टोकन स्तर पर विश्लेषण किए जाने पर और भी अधिक स्पष्ट हो जाती हैं।

Sai Suresh Macharla Vasu, Ivaxi Sheth, Hui-Po Wang, Ruta Binkyte, Mario Fritz2026-04-29

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