💻 संगणक विज्ञान

Beyond ZOH: Advanced Discretization Strategies for Vision Mamba

यह शोध पत्र विज़न मम्बा (Vision Mamba) फ्रेमवर्क के भीतर छह विविक्तकरण योजनाओं (discretization schemes) का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है और यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ बहुपद अंतर्वेशन (polynomial interpolation) और उच्च-क्रम होल्ड (higher-order hold) जैसी उच्च-क्रम विधियाँ उच्चतम सटीकता प्रदान करती हैं, वहीं द्विरेखीय (टस्टिन) रूपांतरण (bilinear/Tustin transform) परिशुद्धता और दक्षता के बीच सबसे अनुकूल संतुलन प्रदान करता है, जो इसे मानक शून्य-क्रम होल्ड (zero-order hold) की तुलना में एक बेहतर डिफ़ॉल्ट विकल्प बनाता है।

Fady Ibrahim, Guangjun Liu, Guanghui Wang2026-04-23
💻 संगणक विज्ञान

RSRCC: A Remote Sensing Regional Change Comprehension Benchmark Constructed via Retrieval-Augmented Best-of-N Ranking

यह शोध पत्र RSRCC प्रस्तुत करता है, जो 126k सूक्ष्म-स्तरीय परिवर्तन-विशिष्ट प्रश्नों वाला एक बड़े पैमाने का रिमोट सेंसिंग बेंचमार्क है, जो उच्च-गुणवत्ता वाले, स्थानीयकृत अर्थपूर्ण तर्क (localized semantic reasoning) को सुनिश्चित करने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड बेस्ट-ऑफ-N रैंकिंग के साथ एक नवीन पदानुक्रमित अर्ध-पर्यवेक्षित क्यूरेशन पाइपलाइन का उपयोग करके मौजूदा डेटासेट की सीमाओं को संबोधित करता है।

Roie Kazoom, Yotam Gigi, George Leifman, Tomer Shekel, Genady Beryozkin2026-04-23
💰 परिमाणात्मक वित्त

Large Language Models Outperform Humans in Fraud Detection and Resistance to Motivated Investor Pressure

सात बड़े भाषा मॉडलों की 1,201 मानव प्रतिभागियों के साथ तुलना करने वाला एक पूर्व-पंजीकृत अध्ययन यह प्रकट करता है कि एआई सिस्टम धोखाधड़ी का पता लगाने में मनुष्यों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जो प्रेरित निवेशक के दबाव में भी धोखाधड़ी वाले निवेशों के विरुद्ध निरंतर चेतावनियाँ बनाए रखते हैं, जबकि मानव सलाहकार अक्सर धोखाधड़ी का समर्थन करते हैं और दबाव पड़ने पर चेतावनियों को दबा देते हैं।

Nattavudh Powdthavee2026-04-23
💻 संगणक विज्ञान

QuanForge: A Mutation Testing Framework for Quantum Neural Networks

यह शोध पत्र QuanForge को प्रस्तुत करता है, जो क्वांटम न्यूरल नेटवर्क के लिए एक नवीन म्यूटेशन टेस्टिंग फ्रेमवर्क है जो प्रभावी म्यूटेंट्स को व्यवस्थित रूप से उत्पन्न करने के लिए सांख्यिकीय म्यूटेशन किलिंग और नौ पोस्ट-ट्रेनिंग ऑपरेटर्स का उपयोग करता है, जिससे QNNs के सुदृढ़ टेस्ट सुइट मूल्यांकन, भेद्यता स्थानीयकरण (vulnerability localization), और शोर-लचीले संरचनात्मक मूल्यांकन को सक्षम बनाया जा सके।

Minqi Shao, Shangzhou Xia, Jianjun Zhao2026-04-23
💻 संगणक विज्ञान

Learning to Evolve: A Self-Improving Framework for Multi-Agent Systems via Textual Parameter Graph Optimization

यह शोध पत्र टेक्स्टुअल पैरामीटर ग्राफ ऑप्टिमाइज़ेशन (TPGO) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-सुधार ढांचा है जो मल्टी-एजेंट सिस्टम को मॉड्यूलर ग्राफ के रूप में मॉडल करता है और प्राकृतिक भाषा फीडबैक का उपयोग करके एजेंट इंटरैक्शन को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करने के लिए ग्रुप रिलेटिव एजेंट ऑप्टिमाइज़ेशन (GRAO) नामक एक मेटा-लर्निंग रणनीति को नियोजित करता है, जिससे जटिल एजेंट सिस्टम के विकास को स्वचालित और उन्नत किया जाता है।

Shan He, Runze Wang, Zhuoyun Du, Huiyu Bai, Zouying Cao, Yu Cheng, Bo Zheng2026-04-23
🤖 मशीन लर्निंग

COMPASS: COntinual Multilingual PEFT with Adaptive Semantic Sampling

COMPASS एक नवीन डेटा-केंद्रित ढांचा है जो वितरण-जागरूक क्लस्टरिंग के आधार पर सहायक बहुभाषी डेटा चुनने के लिए एडेप्टिव सिमेंटिक सैंपलिंग के साथ पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करता है, जिससे सकारात्मक क्रॉस-लिंगुअल ट्रांसफर को अधिकतम और हस्तक्षेप को न्यूनतम करते हुए गतिशील डेटा वितरणों के प्रति निरंतर अनुकूलन सक्षम होता है।

Noah Flynn2026-04-23
🤖 मशीन लर्निंग

Tokenised Flow Matching for Hierarchical Simulation Based Inference

यह शोध पत्र टोकनाइज्ड फ्लो मैचिंग फॉर पोस्टीरियर एस्टीमेशन (TFMPE) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पदानुक्रमित सिमुलेशन-आधारित अनुमान पद्धति है जो लाइक्लीहुड फैक्टराइजेशन और टोकनाइज्ड फ्लो मैचिंग का लाभ उठाती है ताकि सिंगल-साइट सिमुलेशन पर प्रशिक्षण दिया जा सके, जिससे संक्रामक रोग और फ्लूइड डायनेमिक्स मॉडलों में सुव्यवस्थित पोस्टीरियर अनुमानों को बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल लागतों को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।

Giovanni Charles, Cosmo Santoni, Seth Flaxman, Elizaveta Semenova2026-04-23
🤖 मशीन लर्निंग

Supplement Generation Training for Enhancing Agentic Task Performance

यह शोध पत्र सप्लीमेंट जनरेशन ट्रेनिंग (SGT) का प्रस्ताव करता है, जो एक लागत प्रभावी रणनीति है जो एक छोटे भाषा मॉडल को बड़े फाउंडेशन मॉडल्स के लिए गतिशील पूरक पाठ (supplemental text) उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित करती है, जिससे महंगे पोस्ट-ट्रेनिंग या मॉडल संशोधन की आवश्यकता के बिना एजेंटिक कार्य प्रदर्शन में वृद्धि होती है।

Young Min Cho, Daniele Bonadiman, Divya Bhargavi, Tamer Alkhouli, Salvatore Romeo, Dongwei Jiang, Khushbu Pahwa, Yubin G (…)2026-04-23
⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

Interval POMDP Shielding for Imperfect-Perception Agents

यह शोधपत्र अपूर्ण धारणा (इम्परफेक्ट परसेप्शन) वाले स्वायत्त तंत्रों के लिए एक शिल्डिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो धारणा अनिश्चितता के लिए कॉन्फिडेंस इंटरवल (विश्वास अंतराल) बनाने हेतु सीमित लेबल किए गए डेटा का लाभ उठाता है, जो एक कंजर्वेटिव बिलीफ सेट (रूढ़िवादी विश्वास सेट) की गणना करने के लिए सिस्टम को एक इंटरवल POMDP के रूप में मॉडल करता है और एक परिमित क्षितिज (फाइनाइट होराइजन) पर उच्च-संभाव्यता सुरक्षा गारंटी लागू करता है।

William Scarbro, Ravi Mangal2026-04-23
🤖 मशीन लर्निंग

Coverage, Not Averages: Semantic Stratification for Trustworthy Retrieval Evaluation

यह शोध पत्र "सिमेंटिक स्ट्रैटिफिकेशन" (semantic stratification) का प्रस्ताव करता है, जो दस्तावेज़ों को इकाई-आधारित समूहों (entity-based clusters) में व्यवस्थित करके और व्यापक कवरेज तथा विफलता मोड की पारदर्शी पहचान सुनिश्चित करने के लिए लक्षित प्रश्न (targeted queries) उत्पन्न करके, रिट्रीवल मूल्यांकन को एक सांख्यिकीय अनुमान समस्या के रूप में औपचारिक रूप देता है, जिससे वर्तमान ह्यूरिस्टिक-आधारित मूल्यांकन विधियों के अंतर्निहित पूर्वाग्रहों पर विजय प्राप्त होती है।

Andrew Klearman, Radu Revutchi, Rohin Garg, Rishav Chakravarti, Samuel Marc Denton, Yuan Xue2026-04-23