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cs.AI

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💬 NLP

Generative AI-Based Virtual Assistant using Retrieval-Augmented Generation: An evaluation study for bachelor projects

यह शोध पत्र मास्ट्रिचट यूनिवर्सिटी के छात्रों को परियोजना-विशिष्ट नियमों के साथ सहायता करने के लिए डिज़ाइन किए गए एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन-आधारित वर्चुअल असिस्टेंट को प्रस्तुत और मूल्यांकित करता है, जो हैलुसिनेशन जैसी सामान्य लार्ज लैंग्वेज मॉडल की सीमाओं को दूर करने और एक विशिष्ट शैक्षिक डोमेन में सटीक, संदर्भ-विशिष्ट प्रतिक्रियाएं सुनिश्चित करने में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Dumitru Verşebeniuc, Martijn Elands, Sara Falahatkar, Chiara Magrone, Mohammad Falah, Martijn Boussé, Aki Härmä2026-04-30
💻 computer science

Sociodemographic Biases in Educational Counselling by Large Language Models

यह अध्ययन प्रकट करता है कि जबकि मूल्यांकित सभी छह लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) शैक्षिक परामर्श में मापने योग्य सामाजिक-जनसांख्यिकीय पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, ये असमानताएं अस्पष्ट छात्र विवरणों द्वारा महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा दी जाती हैं और सटीक, व्यक्तिगत जानकारी के उपयोग के माध्यम से काफी हद तक कम की जा सकती हैं।

Tomasz Adamczyk, Wiktoria Mieleszczenko-Kowszewicz, Beata Bajcar, Grzegorz Chodak, Aleksander Szczęsny, Maciej Markiewic (…)2026-04-30
💻 computer science

Speech Emotion Recognition Using MFCC Features and LSTM-Based Deep Learning Model

यह शोध पत्र एक स्पीच इमोशन रिकग्निशन सिस्टम प्रस्तुत करता है जो मेल-फ्रीक्वेंसी सेप्सट्रल कोएफिशिएंट (MFCC) फीचर एक्सट्रैक्शन को लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) डीप लर्निंग मॉडल के साथ जोड़ता है, जिससे TESS डेटासेट पर 99% सटीकता प्राप्त होती है और यह एक क्लासिकल SVM बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Adelekun Oluwademilade, Ademola Adedamola, Abiola Abdulhakeem, Akinpelu Azeezat, Eraiyetan Israel, Omotosho Oluwadunsin (…)2026-04-30
🤖 machine learning

Mini-Batch Class Composition Bias in Link Prediction

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि मानक लिंक प्रेडिक्शन मॉडल अक्सर सामान्यीकरण योग्य ग्राफ प्रतिनिधित्व सीखने के बजाय बैच नॉर्मलाइजेशन द्वारा सक्षम मामूली, मिनी-बैच-निर्भर ह्यूरिस्टिक्स (heuristics) पर निर्भर करते हैं, और इस पूर्वाग्रह को सुधारना लिंक प्रेडिक्शन और नोड क्लासिफिकेशन कार्यों के बीच संरेखण में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Kieran Maguire, Srinandan Dasmahapatra2026-04-30
🔬 condensed matter

QERNEL: a Scalable Large Electron Model

यह शोध पत्र QERNEL को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल न्यूरल वेवफंक्शन फाउंडेशन मॉडल है जो 150 इलेक्ट्रॉनों तक वाले सेमीकंडक्टर मोइरे हेटरोबिलयर्स में विविध क्वांटम अवस्थाओं और चरण परिवर्तनों (फेज ट्रांजिशन) को कैप्चर करने के लिए पैरामीटर स्पेस में कुशलतापूर्वक कई-इलेक्ट्रॉन श्रोडिंगर समीकरणों को हल करता है।

Khachatur Nazaryan, Liang Fu2026-04-30
🤖 machine learning

Correcting Performance Estimation Bias in Imbalanced Classification with Minority Subconcepts

यह शोध पत्र प्रेडिक्टेड-वेटेड बैलेंस्ड एक्यूरेसी (pBA) को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यावहारिक मूल्यांकन मीट्रिक है जो अनुपलब्ध वास्तविक सबकॉन्सेप्ट लेबल को अनुमानित पोस्टीरियर प्रोबेबिलिटीज (predicted posterior probabilities) से बदलकर असंतुलित वर्गीकरण में प्रदर्शन अनुमान पूर्वाग्रह को कम करता है ताकि विषम उप-जनसंख्याओं (heterogeneous subpopulations) में मॉडल के प्रदर्शन का अधिक स्थिर और व्याख्या योग्य मूल्यांकन प्रदान किया जा सके।

Taylor Maxson, Roberto Corizzo, Yaning Wu, Nathalie Japkowicz, Colin Bellinger2026-04-30
🤖 AI

Operating-Layer Controls for Onchain Language-Model Agents Under Real Capital

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि ऑनचेन बाजारों में वास्तविक पूंजी का प्रबंधन करने वाले विश्वसनीय स्वायत्त भाषा-मॉडल एजेंट, बेस मॉडल की क्षमताओं पर कम और एक मजबूत ऑपरेटिंग लेयर पर अधिक निर्भर करते हैं जिसमें टाइप किए गए नियंत्रण (typed controls), नीति सत्यापन (policy validation) और निष्पादन गार्ड (execution guards) शामिल हैं, जिन्होंने सामूहिक रूप से निर्मित ट्रेडिंग नियमों जैसी महत्वपूर्ण विफलताओं को कम किया और एक बड़े पैमाने के 21-दिवसीय परिनियोजन (deployment) में उच्च सेटलमेंट सफलता को सक्षम किया।

T. J. Barton, Chris Constantakis, Patti Hauseman, Annie Mous, Alaska Hoffman, Brian Bergeron, Hunter Goodreau2026-04-30
🤖 AI

Distill-Belief: Closed-Loop Inverse Source Localization and Characterization in Physical Fields

यह शोध पत्र डिस्टिल-बिलीफ (Distill-Belief) का प्रस्ताव करता है, जो एक टीचर-स्टूडेंट फ्रेमवर्क है जो सख्त समय सीमाओं के तहत क्लोज्ड-लूप इनवर्स सोर्स लोकलाइजेशन और कैरेक्टराइजेशन को सक्षम करने के लिए बेयसियन इन्फरेंस की शुद्धता को कम्प्यूटेशनल दक्षता से अलग करता है और रिवॉर्ड हैकिंग को कम करता है।

Yiwei Shi, Zixing Song, Mengyue Yang, Cunjia Liu, Weiru Liu2026-04-30
🤖 machine learning

reward-lens: A Mechanistic Interpretability Library for Reward Models

यह शोध पत्र "reward-lens" का परिचय देता है, जो एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो रिवॉर्ड हेड के वेट वेक्टर (weight vector) को एक केंद्रीय अक्ष के रूप में उपयोग करके रिवॉर्ड मॉडल्स के लिए मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी टूल्स को अनुकूलित करती है, यह प्रकट करते हुए कि लीनियर एट्रिब्यूशन विधियाँ कॉज़ल पैचिंग प्रभावों (causal patching effects) की भविष्यवाणी करने में विफल रहती हैं और इस प्रकार एक ऐसे ढांचे को प्रेरित करती हैं जो इस विसंगति को एक बग के बजाय एक मौलिक गुण के रूप में मानता है।

Mohammed Suhail B Nadaf2026-04-30
🤖 AI

A Data-Centric Framework for Intraoperative Fluorescence Lifetime Imaging for Glioma Surgical Guidance

यह शोध पत्र एक डेटा-केंद्रित एआई फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो फ्लोरोसेंस लाइफटाइम इमेजिंग का उपयोग करके वास्तविक समय में ग्लियोमा सर्जिकल मार्गदर्शन के लिए एक सुदृढ़ 96% सटीक मल्टी-क्लास क्लासिफायर प्राप्त करने हेतु शोरयुक्त हिस्टोपैथोलॉजिकल लेबल को परिष्कृत करने और ट्यूमर सेलुलैरिटी वर्गों को मिलाने के लिए कॉन्फिडेंट लर्निंग का उपयोग करता है।

Silvia Noble Anbunesan, Mohamed Abul Hassan, Jinyi Qi, Lisanne Kraft, Han Sung Lee, Orin Bloch, Laura Marcu2026-04-30