cs.AI पेपर | Gist.Science

DryRUN: On the Role of Public Tests in LLM-Driven Code Generation

यह शोधपत्र DryRUN को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो मानव-प्रदत्त सार्वजनिक परीक्षण मामलों (public test cases) पर निर्भरता को समाप्त करता है, जिससे LLMs को स्व-सुधार के लिए इनपुट उत्पन्न करने और निष्पादन ट्रेस (execution traces) को स्वायत्त रूप से सिम्युलेट करने में सक्षम बनाया जाता है, जिससे टोकन की खपत को कम करते हुए और अति-आत्मविश्वास को कम करते हुए अत्याधुनिक प्रदर्शन (state-of-the-art performance) प्राप्त किया जा सके।

Kaushitha Silva, Srinath Perera2026-04-24

💻 computer science

Using ASP(Q) to Handle Inconsistent Prioritized Data

यह शोध पत्र पारेटो (Pareto), वैश्विक (global) और पूर्णता-इष्टतम (completion-optimal) सुधारों का उपयोग करके प्राथमिकता वाले डेटा की विसंगति-सहनशील पूछताछ के लिए एक ASP(Q)-आधारित ढांचे को प्रस्तुत और कार्यान्वित करता है, जो उनके कम्प्यूटेशनल जटिलता और व्यावहारिक व्यवहार्यता का विश्लेषण करते हुए वैश्विक-इष्टतम और ग्राउंडेड अर्थों (grounded semantics) के लिए पहले सिस्टम प्रदान करता है।

Meghyn Bienvenu, Camille Bourgaux, Robin Jean, Giuseppe Mazzotta2026-04-24

💬 NLP

Process Supervision via Verbal Critique Improves Reasoning in Large Language Models

यह शोध पत्र वर्बल प्रोसेस सुपरविजन (VPS) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो एक अधिक शक्तिशाली पर्यवेक्षक से प्राप्त संरचित प्राकृतिक-भाषा आलोचनाओं का लाभ उठाकर एक पुनरावृत्ति जनरेट-क्रिटिक-रिफाइन लूप को निर्देशित करता है, जो आलोचना की सूक्ष्मता (granularity) को इन्फरेंस-टाइम स्केलिंग के एक नए अक्ष के रूप में स्थापित करके विविध बेंचमार्क पर तर्क प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Hao-Yuan Chen2026-04-24

🤖 machine learning

Promoting Simple Agents: Ensemble Methods for Event-Log Prediction

यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि हल्के (लाइटवेट) n-ग्राम मॉडल, विशेष रूप से जब उन्हें एक प्रस्तावित "प्रमोशन" एन्सेम्बल एल्गोरिदम द्वारा उन्नत किया जाता है जो सक्रिय मॉडलों के बीच गतिशील रूप से चयन करता है, तो वे इवेंट-लॉग प्रेडिक्शन के लिए न्यूरल आर्किटेक्चर के तुलनीय या उससे बेहतर सटीकता प्राप्त करते हैं, जबकि वे बेहतर स्थिरता और काफी कम कम्प्यूटेशनल लागत भी प्रदान करते हैं।

Benedikt Bollig, Matthias Függer, Thomas Nowak, Paul Zeinaty2026-04-24

💻 computer science

To See the Unseen: on the Generalization Ability of Transformers in Symbolic Reasoning

यह शोधपत्र डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर में एक रिप्रजेंटेशनल कोलैप्स (representational collapse) की पहचान और समाधान करता है, जहाँ अनदेखे टोकन के अनएम्बेडिंग्स (unembeddings) समान वेक्टर्स की ओर अभिसरित हो जाते हैं, जिससे प्रतीकात्मक तर्क सामान्यीकरण (symbolic reasoning generalization) में विफलता उत्पन्न होती है, और इस सीमा को दूर करने के लिए आर्किटेक्चरल संशोधनों, डेटा विविधता और एम्बेडिंग रिसेट रणनीतियों के संयोजन का प्रस्ताव करता है।

Nevena Lazić, Liam Fowl, András György, Csaba Szepesvári2026-04-24

⚡ electrical engineering

Dilated CNNs for Periodic Signal Processing: A Low-Complexity Approach

यह शोध पत्र R-DCNN प्रस्तुत करता है, जो एक गणनात्मक रूप से कुशल विधि है जो विभिन्न आवृत्तियों वाले आवधिक संकेतों को एकल अवलोकन का उपयोग करके डीनोइज़ करने और अनुमान लगाने के लिए डिलेटेड CNN को एक हल्के रीसैंपलिंग रणनीति के साथ जोड़ती है, जो सख्त संसाधन बाधाओं के तहत काम करते हुए अत्याधुनिक तकनीकों के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त करती है।

Eli Gildish, Michael Grebshtein, Igor Makienko2026-04-24

💻 computer science

Causal Disentanglement for Full-Reference Image Quality Assessment

यह शोध पत्र एक नवीन फुल-रेफरेंस इमेज क्वालिटी असेसमेंट प्रतिमान प्रस्तावित करता है जो कंटेंट-प्रभावित डिग्रेडेशन फीचर्स को अलग करने के लिए कॉज़ल डिसेंटैंगलमेंट और एक मास्किंग मॉड्यूल का लाभ उठाता है, जिससे सुपरवाइज्ड, फ्यू-लेबल और लेबल-फ्री सेटिंग्स में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त होता है और विविध गैर-मानक इमेज डोमेन पर श्रेष्ठ क्रॉस-डोमेन सामान्यीकरण प्रदर्शित होता है।

Zhen Zhang, Jielei Chu, Tian Zhang, Weide Liu, Fengmao Lv, Tianrui Li, Jun Cheng, Yuming Fang2026-04-24

💬 NLP

Fine-Grained Perspectives: Modeling Explanations with Annotator-Specific Rationales

यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे का प्रस्ताव करता है जो 'यूज़र पासपोर्ट' तंत्र और दो विशिष्ट 'एक्सप्लेनर आर्किटेक्चर' का लाभ उठाकर एनोटेटर-विशिष्ट लेबल भविष्यवाणियों और स्पष्टीकरणों को संयुक्त रूप से मॉडल करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि सूक्ष्म-स्तरीय तर्कों (rationales) को एकीकृत करने से भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन में काफी सुधार होता है और परिप्रेक्ष्य-आधारित असहमति का एक समृद्ध प्रतिनिधित्व प्राप्त होता है।

Olufunke O. Sarumi, Charles Welch, Daniel Braun2026-04-24

🤖 machine learning

Fairness under uncertainty in sequential decisions

यह शोधपत्र अनुक्रमिक निर्णय लेने (sequential decision-making) में अनिश्चितता के एक वर्गीकरण (taxonomy) को प्रस्तुत करता है ताकि यह संबोधित किया जा सके कि कैसे असमान रूप से वितरित मॉडल, फीडबैक और पूर्वानुमान संबंधी अनिश्चितताएं अल्प-प्रतिनिधित्व वाले समूहों के लिए अन्याय को बढ़ाती हैं, और एक ऐसे ढांचे का प्रस्ताव देता है जो चिकित्सकों (practitioners) को इन जोखिमों का निदान करने और संस्थागत उद्देश्यों को बनाए रखते हुए परिणामों की असमानताओं को कम करने वाली नीतियां डिजाइन करने में सक्षम बनाता है।

Michelle Seng Ah Lee, Kirtan Padh, David Watson, Niki Kilbertus, Jatinder Singh2026-04-24

💻 computer science

Enabling and Inhibitory Pathways of University Students' Willingness to Disclose AI Use: A Cognition-Affect-Conation Perspective

यह अध्ययन यह प्रकट करने के लिए एक संज्ञान-भाव-संकल्प (Cognition-Affect-Conation) ढांचे और मिश्रित-विधि डिजाइन का उपयोग करता है कि विश्वविद्यालय के छात्रों की एआई (AI) उपयोग को प्रकट करने की इच्छा मनोवैज्ञानिक सुरक्षा और संस्थागत समर्थन जैसे सक्षम कारकों द्वारा संचालित होती है, जबकि मूल्यांकन संबंधी आशंका और नीतिगत अस्पष्टता जैसे निरोधात्मक कारकों द्वारा बाधित होती है।

Yiran Du, Huimin He2026-04-24

← पिछला अगला →