cs.AI पेपर | Gist.Science

Do AI-Native Biotechs Need Departments? Benchmarking Company World Models for AI-Driven Drug Development

यह शोध पत्र AI-नेटिव बायोटेक के लिए एक "कंपनी वर्ल्ड मॉडल" एब्स्ट्रैक्शन का प्रस्ताव और बेंचमार्क करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक एसेट-टू-वैल्यू स्टेट रिप्रेजेंटेशन, सिम्युलेटेड ड्रग डेवलपमेंट निर्णय लेने में पारंपरिक विभाग-अनुकरण करने वाली संगठनात्मक संरचनाओं की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है, हालांकि इसका प्रभुत्व मूल्यांकन मानदंडों और बेसलाइन की मजबूती के प्रति संवेदनशील बना रहता है।

Yinan Wang2026-07-22

🤖 AI

Decoupled Pipeline with Proposal Reranking and Score Fusion for Positive-Unlabeled Marine Species Detection

यह शोध पत्र FathomNetCLEF 2026 प्रतियोगिता के लिए DS@GT ARC के 12वें स्थान वाले समाधान को प्रस्तुत करता है, जो एक फ्रोजन YOLOv8x प्रपोजल जनरेटर को LoRA-फाइनट्यून किए गए DINOv3 क्लासिफायर और स्कोर फ्यूजन के साथ संयोजित करने वाले एक डिकपल्ड पाइपलाइन का उपयोग करके डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट के तहत पॉजिटिव-अनलेबल समुद्री प्रजातियों का पता लगाने की समस्या का समाधान करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि स्पार्स-लेबल परिदृश्यों में प्रपोजल रिकॉल को बनाए रखना और डाउनस्ट्रीम रैंकिंग को अनुकूलित करना डिटेक्टर फाइन-ट्यूनिंग की तुलना में अधिक प्रभावी है।

Robert James Brock, Sebastian Maximilian Krupa, Jason Kahei Tam2026-07-22

🤖 AI

What the Waveform Knows: Transparent-first Speech and Audio Intelligence with Caption Studio

यह शोधपत्र कैप्शन स्टूडियो (Caption Studio) का परिचय देता है, जो एक पारदर्शिता-प्रथम स्पीच और ऑडियो इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म है जो बोले गए कंटेंट को संरचित, खोजने योग्य डेटा में बदलने के लिए एक तीन-स्तरीय आर्किटेक्चर का उपयोग करता है और ट्रैसेबिलिटी एवं विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए सभी मेट्रिक्स को स्पष्ट रूप से मापे गए (measured), व्युत्पन्न (derived), या अनुपलब्ध (unavailable) के रूप में वर्गीकृत करता है।

Cheng Siong Chin, Jianhua Zhang, Mohan Venkateshkumar2026-07-22

🤖 AI

DWM: Separating World Effects from Actions in Latent World Models

यह शोध पत्र DWM (डिकम्पोज्ड वर्ल्ड मॉडल) प्रस्तुत करता है, जो एक सुपरविजन-लेवल फ्रेमवर्क है जो लेटेंट वर्ल्ड मॉडल्स में एक्शन-ड्रिवन ट्रांजिशन को एक्शन-इनवेरिएंट वर्ल्ड इफेक्ट्स से स्पष्ट रूप से अलग करता है, जिससे गुरुत्वाकर्षण और जड़त्व जैसे निरंतर डायनेमिक्स वाले वातावरणों में प्लानिंग की सफलता में सुधार होता है।

Yi-Ge Zhang, Tianqi Du, Qi Zhang, Yisen Wang2026-07-22

🤖 machine learning

ConceptCF: Concept-based Counterfactuals for the Explainability of Time Series

यह शोध पत्र ConceptCF को प्रस्तुत करता है, जो टाइम सीरीज़ डिकंपोज़िशन (time series decomposition) से प्राप्त मानव-समझने योग्य अवधारणाओं (concepts) को संशोधित करके टाइम सीरीज़ में व्याख्यात्मक काउंटरफैक्चुअल स्पष्टीकरण (interpretable counterfactual explanations) उत्पन्न करने की एक नवीन विधि है, जो प्रमुख मूल्यांकन मेट्रिक्स में मौजूदा दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Annemarie Jutte, Faizan Ahmed, Jeroen Linssen, Maurice van Keulen2026-07-22

💬 NLP

Bounding Boxes to Improve Small Language Model Performance on Vision-Based Grading Tasks

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि हस्तलिखित छात्र प्रतिक्रियाओं को क्रॉप करने के लिए बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग करना विज़न-आधारित शैक्षिक मूल्यांकन कार्यों पर स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स की ग्रेडिंग सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Lachlan McGinness2026-07-22

🤖 AI

AI Tour Meeting: Group Travel Planning by LLM Agents

यह शोध पत्र "AI टूर मीटिंग" प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो प्राकृतिक भाषा चर्चा के माध्यम से समूह यात्रा कार्यक्रमों की योजना बनाने के लिए विशिष्ट व्यक्तित्व वाले कई लार्ज लैंग्वेज मॉडल एजेंटों का उपयोग करता है, जो मल्टी-एजेंट व्यवहारों के अनुकरण और विश्लेषण के लिए एक लचीले उपकरण के रूप में कार्य करता है।

Daisuke Kikuta2026-07-22

🤖 AI

AgentTrails: Towards Trust and Reuse for Agentic Tasks

AgentTrails एक प्रोटोटाइप सिस्टम है जो LLM-संचालित एजेंटों के कच्चे कालानुक्रमिक लॉग्स को संरचित प्रोवेनेंस ग्राफ में बदल देता है ताकि छिपे हुए डेटा डिपेंडेंसीज को प्रकट करके, निष्पादन तुलना को सक्षम करके, और पैटर्न एक्सट्रैक्शन एवं स्किल एब्स्ट्रैक्शन का समर्थन करके विश्वास और पुन: उपयोग को बढ़ाया जा सके।

Eden Wu, Sonia Castelo, Yurong Liu, Cláudio T. Silva, Juliana Freire2026-07-22

🤖 AI

Cross-Agent Campaign Attribution: Linking Asynchronous Attacks Across LLM Agents

यह शोध पत्र स्वतंत्र LLM एजेंटों के बीच वितरित, एसिंक्रोनस (asynchronous) प्रतिकूल सत्रों को जोड़ने की चुनौती को संबोधित करने के लिए एसिंक्रोनस एट्रिब्यूशन फिंगरप्रिंट वेक्टर ( $A^2FV$ ) पद्धति और SCD-v1 बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि संरचनात्मक और शैलीगत अवशेष (residues) वहां प्रभावी अभियान एट्रिब्यूशन (campaign attribution) सक्षम करते हैं जहाँ पारंपरिक प्रति-सत्र डिटेक्टर विफल हो जाते हैं।

SangJin Park, Myungsub Choi, Jineok Kim, Minseung Kang2026-07-22

🤖 AI

Evaluating medical AI under missing information: same-provider judges and human raters change apparent safety

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि अधूरी जानकारी के तहत चिकित्सा एआई (medical AI) का मूल्यांकन सुरक्षा मूल्यांकन पूर्वाग्रहों को प्रकट करता है, जहाँ एलएलएम जज (LLM judge) का चयन (विशेष रूप से समान-प्रदाता उदारता) और जज की पहचान (LLM बनाम चिकित्सक) दोनों ही मॉडल रैंकिंग को महत्वपूर्ण रूप से बदलते हैं, जो यह संकेत देता है कि स्पष्ट सुरक्षा अंतराल ज्ञान की कमी के बजाय अंशांकन (calibration) के अंतर से उत्पन्न होते हैं।

Koyar Afrasyab2026-07-22

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