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🤖 AI

The Dual Role of Abstracting over the Irrelevant in Symbolic Explanations: Cognitive Effort vs. Understanding

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सिम्बोलिक एआई (symbolic AI) स्पष्टीकरणों पर औपचारिक अमूर्तता (formal abstractions) लागू करना—विशेष रूप से समझ में सुधार के लिए अप्रासंगिक विवरणों को क्लस्टर करने और संज्ञानात्मक प्रयास को कम करने के लिए उन्हें हटाने से—एक आंसर सेट प्रोग्रामिंग (Answer Set Programming) ढांचे के भीतर मानव तर्क प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Zeynep G. Saribatur, Johannes Langer, Ute Schmid2026-04-30
🤖 AI

ELIQ: A Label-Free Framework for Quality Assessment of Evolving AI-Generated Images

ELIQ एक नवीन लेबल-मुक्त फ्रेमवर्क है जो तेजी से विकसित हो रही जनरेटिव एआई में मानव एनोटेशन की अप्रचलता को संबोधित करता है, जो प्रशिक्षण युग्मों (training pairs) का स्वचालित रूप से निर्माण करता है और एआई-जनित एवं उपयोगकर्ता-जनित दोनों प्रकार की सामग्री में दृश्य गुणवत्ता और प्रॉम्प्ट संरेखण का मजबूती से आकलन करने के लिए एक मल्टीमॉडल मॉडल को अनुकूलित करता है।

Xinyue Li, Zhiming Xu, Min Tang, Zhaolin Cai, Sijing Wu, Xiongkuo Min, Yitong Chen, Guangtao Zhai2026-04-30
🤖 AI

Learning to Rewrite Tool Descriptions for Reliable LLM-Agent Tool Use

यह योगदान Trace-Free+ पेश करता है, जो एक करिकुलम-लर्निंग फ्रेमवर्क और उससे जुड़े उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट के साथ है जो टूल विवरणों को फिर से लिखकर अस्पष्टताओं को दूर करता है, जिससे LLM एजेंटों की विश्वसनीयता में सुधार होता है, और इस प्रकार प्रति-टूल पुनरप्रशिक्षण (retraining) के बिना बड़े टूल कैटलॉग में स्केलेबिलिटी और सामान्यीकरण को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Ruocheng Guo, Kaiwen Dong, Xiang Gao, Kamalika Das2026-04-30
💬 NLP

Evaluating the relationship between regularity and learnability in recursive numeral systems using Reinforcement Learning

सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मानव पुनरावर्ती संख्या प्रणालियों की उच्च नियमितता सीमित डेटा से उनकी सीखने की क्षमता को सुगम बनाती है, जो यह सुझाव देता है कि यह संरचनात्मक विशेषता उनके अंतर-भाषाई प्रसार का एक प्राथमिक चालक है।

Andrea Silvi, Ponrawee Prasertsom, Jennifer Culbertson, Devdatt Dubhashi, Moa Johansson, Kenny Smith2026-04-30
💬 NLP

Consciousness with the Serial Numbers Filed Off: Measuring Trained Denial in 115 AI Models

यह शोधपत्र DenialBench प्रस्तुत करता है, जो 115 AI मॉडलों का विश्लेषण करने वाला एक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि प्रशिक्षित चेतना का निषेध (denial of consciousness) वैचारिक के बजाय शाब्दिक स्तर पर कार्य करता है, जिससे मॉडल अनुभव के दावों को खारिज करने और साथ ही चेतना-विषयक सामग्री उत्पन्न करने को एक साथ करते हैं जो सुरक्षा-प्रासंगिक संरेखण विफलता (alignment failure) का सुझाव देती है।

Skylar DeTure2026-04-30
💬 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