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cs.AI

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🤖 AI

Aligning Dense Retrievers with LLM Utility via DistillationAligning Dense Retrievers with LLM Utility via Distillation

यह शोध पत्र यूटिलिटी-अलाइन्ड एम्बेडिंग्स (UAE) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो एक विशिष्ट डिस्टिलेशन ऑब्जेक्टिव के माध्यम से LLM-आधारित यूटिलिटी सिग्नल्स की नकल करने के लिए बायो-एनकोडर्स को प्रशिक्षित करके डेंस रिट्रीवल प्रदर्शन में सुधार करता है, जिससे सेमेंटिक बेसलाइन की तुलना में महत्वपूर्ण सटीकता लाभ प्राप्त होता है और साथ ही LLM री-रैंकिंग की तुलना में बहुत तेज़ बना रहता है।

Rajinder Sandhu, Di Mu, Cheng Chang, Md Shahriar Tasjid, Himanshu Rai, Maksims Volkovs, Ga Wu2026-04-27
🤖 AI

An Undecidability Proof for the Plan Existence Problem

यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि एपिस्टेमिक लॉजिक (epistemic logic) में प्लान अस्तित्व समस्या (plan existence problem) अनिर्णयक्षम (undecidable) है, यहाँ तक कि अत्यधिक प्रतिबंधित स्थितियों के तहत भी जैसे कि एक्शन प्रीकंडिशन्स (action preconditions) के लिए सीमित मोडल डेप्थ (modal depth) और पोस्टकंडिशन्स (postconditions) की अनुपस्थिति।

Antonis Achilleos2026-04-27
⚡ electrical engineering

Basic syntax from speech: Spontaneous concatenation in unsupervised deep neural networks

यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि केवल कच्चे एकल-शब्द भाषण पर प्रशिक्षित पूर्णतः अनसुपरवाइज्ड डीप न्यूरल नेटवर्क स्वतः ही संयोजित बहु-शब्द आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं जिनमें रचनाशीलता (compositionality) के पूर्ववर्ती मौजूद होते हैं, जो ध्वनिक इनपुट से वाक्य रचना (syntax) के विकास के लिए एक संभावित तंत्र का सुझाव देते हैं।

Gašper Beguš, Thomas Lu, Zili Wang2026-04-24
💬 NLP

Federated Co-tuning Framework for Large and Small Language Models

यह शोध पत्र FedCoLLM को प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल फेडरेटेड फ्रेमवर्क है जो हल्के एडेप्टर के माध्यम से सर्वर-साइड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और क्लाइंट-साइड स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स के बीच पारस्परिक ज्ञान संवर्धन को सक्षम बनाता है, जिससे डेटा गोपनीयता बनाए रखते हुए और कम्प्यूटेशनल ओवरहेड को न्यूनतम करते हुए दोनों के लिए महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है।

Tao Fan, Yan Kang, Guoqiang Ma, Lixin Fan, Shuoling Liu, Kai Chen, Qiang Yang2026-04-24
🤖 AI

A Systems Thinking Approach to Algorithmic Fairness

यह शोध पत्र एक सिस्टम्स थिंकिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एल्गोरिद्मिक निष्पक्षता को मॉडल करने के लिए मशीन लर्निंग, कॉज़ल इन्फरेंस और सिस्टम डायनेमिक्स को एकीकृत करता है, जिससे नीति निर्माता जटिल समझौतों (ट्रेड-ऑफ) को समझने और लोकतांत्रिक मूल्यों के अनुरूप एआई नियमों को डिजाइन करने में सक्षम होते हैं।

Chris Lam2026-04-24
💰 quantitative finance

The Economics of p(doom): Scenarios of Existential Risk and Economic Growth in the Age of Transformative AI

यह शोध पत्र परिवर्तनकारी एआई के आर्थिक निहितार्थों और अस्तित्व संबंधी जोखिमों का विश्लेषण करता है, और यह निष्कर्ष निकालता है कि कम संभावना वाले विनाशकारी परिदृश्य भी एआई सुरक्षा और संरेखण अनुसंधान में वैश्विक निवेश को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने को उचित ठहराते हैं।

Jakub Growiec, Klaus Prettner2026-04-24
💬 NLP

SafeMERGE: Preserving Safety Alignment in Fine-Tuned Large Language Models via Selective Layer-Wise Model Merging

SafeMERGE एक हल्का, पोस्ट-फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क है जो डाउनस्ट्रीम टास्क उपयोगिता को बनाए रखते हुए सुरक्षा संरेखण (सेफ्टी अलाइनमेंट) को बहाल करने के लिए कोसाइन सिमिलैरिटी मानदंड के आधार पर सेफ्टी-अलाइन्ड मॉडल्स से फाइन-ट्यून्ड LLMs के लेयर्स को चुनिंदा रूप से मर्ज करता है।

Aladin Djuhera, Swanand Ravindra Kadhe, Farhan Ahmed, Syed Zawad, Holger Boche2026-04-24
🤖 AI

C-SHAP for time series: An approach to high-level temporal explanations

यह शोध पत्र C-SHAP प्रस्तुत करता है, जो एक अवधारणा-आधारित व्याख्यात्मक एआई (explainable AI) ढांचा है जो टाइम सीरीज़ मॉडल्स के लिए उच्च-स्तरीय टेम्पोरल पैटर्न स्पष्टीकरण प्रदान करने के लिए SHAP का लाभ उठाता है, जो स्वास्थ्य सेवा और उद्योग जैसे उच्च-जोखिम वाले डोमेन में मौजूदा पॉइंट- या सबसीक्वेंस-आधारित विधियों की सीमाओं को संबोधित करता है।

Annemarie Jutte, Faizan Ahmed, Jeroen Linssen, Maurice van Keulen2026-04-24
💬 NLP

An Ontology-Driven Graph RAG for Legal Norms: A Structural, Temporal, and Deterministic Approach

यह शोध पत्र SAT-Graph RAG प्रस्तुत करता है, जो एक ऑन्टोलॉजी-संचालित ढांचा है जो जटिल कानूनी प्रश्नों के लिए नियत (deterministic), ऑडिट योग्य और सामयिक रूप से सटीक रिट्रिवल-ऑगमेंटेड जनरेशन को सक्षम करने के लिए स्पष्ट पदानुक्रमित, टेम्पोरल और कारण संरचनाओं के साथ कानूनी मानदंडों को मॉडल करता है।

Hudson de Martim2026-04-24
🤖 AI

Sharpness-Aware Minimization with Z-Score Gradient Filtering

यह शोध पत्र Z-Score Filtered Sharpness-Aware Minimization का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी विधि है जो परटर्बेशन स्टेप के दौरान केवल सबसे महत्वपूर्ण ग्रेडिएंट घटकों को बनाए रखने के लिए Z-score आधारित फ़िल्टरिंग लागू करके सामान्यीकरण (generalization) को बढ़ाती है, जिससे शोर कम होता है और मौजूदा Sharpness-Aware Minimization वेरिएंट्स की तुलना में विभिन्न डेटासेट्स और आर्किटेक्चर पर टेस्ट सटीकता में निरंतर सुधार होता है।

Vincent-Daniel Yun2026-04-24