🤖 machine learning

A Transdiagnostic Space of Disorder Like Phenotypes in Reinforcement Learning Agents

यह शोध पत्र संज्ञानात्मक मूल्यांकन संकेतों (cognitive appraisal signals) में हेरफेर करके सुदृढीकरण सीखने वाले एजेंटों (reinforcement learning agents) में सात मनोवैज्ञानिक विकारों को मॉडल करने के लिए एक ट्रांसडायग्नोस्टिक ढांचे का परिचय देता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ये प्रेरित फेनोटाइप एक नियंत्रणीय, खुराक-निर्भर भावनात्मक स्थान (dose-dependent affective space) बनाते हैं जो न केवल विकार के लक्षणों की नकल करता है बल्कि विभिन्न वातावरणों में उपचार प्रतिक्रियाओं और सहवर्ती अंतःक्रियाओं (comorbid interactions) की भी भविष्यवाणी करता है।

Hari Prasad2026-07-10
💻 computer science

AI-integrated models for assessing agricultural resilience

यह शोध पत्र एक एआई-संचालित उपकरण प्रस्तुत करता है जो आर्थिक (GTAP) और जैव-भौतिक (APSIM) मॉडलों को एकीकृत करता है ताकि नीति निर्माताओं और बाजार प्रतिभागियों को प्राकृतिक भाषा संबंधी प्रश्नों के माध्यम से कृषि आपूर्ति श्रृंखलाओं पर अंतर-विषयक प्रभावों का आकलन करने में सक्षम बनाया जा सके।

Joshua R. Waite, Dana Golden, Brett Indelicato, Kevin Camp, Mojdeh Saadati, Shannon Regan, Patrick Schnable, Baskar Gana (…)2026-07-10
💻 computer science

Alignment Plausibility: A New Standard for Assuring AI in Healthcare

यह शोध पत्र "एलाइनमेंट प्लॉसिबिलिटी" (alignment plausibility) का प्रस्ताव करता है, जो क्लिनिकल सुपरविजन और बायोलॉजिकल प्लॉसिबिलिटी पर आधारित एक नया नियामक ढांचा है, ताकि स्पष्ट मूल्य विनिर्देशन (value specification), मूल्य-अंतर्निहित प्रशिक्षण (value-embedded training) और निरंतर निगरानी को एकीकृत करके स्वास्थ्य सेवा में बड़े भाषा मॉडलों को संरचनात्मक रूप से सुरक्षित बनाया जा सके और निर्भरता एवं सीमा क्षरण जैसे दीर्घकालिक नुकसानों को रोका जा सके।

Gwydion Williams, Sara Zannone, Bilal A Mateen2026-07-10
💬 NLP

From Solvers to Research: Large Language Model-Driven Formal Mathematics at the Research Frontier

यह शोध पत्र गणित के लिए एआई (AI) के प्रति एक प्रतिमान परिवर्तन (paradigm shift) का तर्क देता है, जो पूर्व-निर्धारित समस्याओं को हल करने से लेकर सीमांत चुनौतियों (frontier challenges) से निपटने में सक्षम अनुसंधान एजेंटों के रूप में कार्य करने की ओर केंद्रित है, साथ ही वर्तमान सीमाओं की एक व्यवस्थित समीक्षा प्रस्तुत करता है और भविष्य के विकास के लिए एक रणनीतिक रोडमैप की रूपरेखा तैयार करता है।

Eric Jiang, Xiao Liang, Yikai Zhang, Yingjia Wan, Mengting Li, Haikang Deng, Alexander K. Taylor, Justin Baker, Rushil R (…)2026-07-10
💻 computer science

DreamCharacter-1: From 3D Generative Foundation Models to Product-Ready Character Generation

DreamCharacter-1 एक हल्का पोस्ट-एडेप्टेशन फ्रेमवर्क है जो प्रीट्रेन किए गए 3D फाउंडेशन मॉडल्स को ज्योमेट्री और टेक्सचर पोस्ट-ट्रेनिंग के साथ-साथ इन्फरेंस एक्सेलेरेशन के माध्यम से बेहतर बनाता है ताकि उच्च-निष्ठा वाले, प्रोडक्शन-रेडी 3D कैरेक्टर्स जेनरेट किए जा सकें जो स्टेट-ऑफ-द-आर्ट तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Weizhe Liu, Yunjie Wu, Xiangqian Shu, Guangwei Wang, Xiangyu Xu, Peng Li, Yujie Li, Hengkai Guo2026-07-10
💻 computer science

VectorizationLLM: Smart Vectorization Based AI Assistant

VectorizationLLM गूगल के ओपन-वेट LLMs पर निर्मित एक विशिष्ट RAG-आधारित AI सहायक है, जिसे CTEC 247 पाठ्यक्रम के छात्रों को उनकी समस्याओं को सीधे हल किए बिना, वेक्टरज़ेशन और कम्प्यूटेशनल विश्लेषण की अवधारणाओं के विस्तृत, उदाहरण-समृद्ध स्पष्टीकरण प्रदान करके सहायता करने के लिए बनाया गया है।

Ryan Duke2026-07-10
💻 computer science

A Graph Neural Network Model for Real-Time Gesture Recognition Based on sEMG Signals

यह शोध पत्र फोरआर्म (forearm) sEMG संकेतों का विश्लेषण करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हुए एक नवीन वास्तविक समय हैंड जेस्चर रिकग्निशन सिस्टम प्रस्तुत करता है, जो M1 Pro CPU पर 99% सटीकता और 48ms विलंबता (latency) प्राप्त करता है, जो प्रोस्थेटिक कंट्रोल और ऑगमेंटेड रियलिटी जैसे अनुप्रयोगों के लिए अत्याधुनिक तकनीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Pragatheeswaran Vipulanandan, Kamal Premaratne, Manohar Murthi2026-07-10
💻 computer science

Agentic AI and Retrieval-Augmented Models in Straight-Through Underwriting

यह शोध पत्र छोटे वाणिज्यिक पॉलिसियों की स्ट्रेट-थ्रू अंडरराइटिंग के लिए एक एजेंटिक एआई फ्रेमवर्क का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि लक्षित रिट्रीवल, थर्ड-पार्टी डेटा चेक्स और स्पष्ट नियम मूल्यांकन को संयोजित करने वाला एक मल्टी-एजेंट सिस्टम, सिंगल-एलएलएम (single-LLM) और नैव आरएजी (naive RAG) बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है, विशेष रूप से उन जटिल परिदृश्यों में जिनमें पारदर्शिता और ऑडिटेबिलिटी की आवश्यकता होती है।

Robert Richardson, Josh Meyers, Brian Hartman, David Sandberg2026-07-10
💻 computer science

Feedback Manipulation Regularization: Enabling Offline Agent Alignment for Imitation Learning

यह शोध पत्र फीडबैक मैनिपुलेशन रेगुलराइजेशन (FMR) को प्रस्तुत करता है, जो एक एल्गोरिदम-अज्ञेय (algorithm-agnostic) विधि है जो मूल्यांकन संबंधी फीडबैक का एक सुधारात्मक संकेत के रूप में उपयोग करती है ताकि ऑफलाइन, पूर्णतः क्रमिक निर्णय लेने वाले परिवेशों में इमिटेशन लर्निंग पॉलिसियों के संरेखण (alignment) में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके, जिससे दुर्लभ या शोर युक्त प्रदर्शन डेटा के साथ भी मिसअलाइनमेंट में 98% तक की कमी आती है।

Benjamin Poole, Minwoo Lee2026-07-10
💻 computer science

Nigeria Machinery: A Low-Resource Industrial Dataset with a Domain-Grounded Reasoning Layer

यह शोध पत्र नाइजीरिया मशीनरी उपयोग और विफलता डेटासेट (Nigeria Machinery Usage and Failures Dataset) को प्रस्तुत करता है, जो 2006-2025 के औद्योगिक अभिलेखों का एक छोटा लेकिन सूक्ष्मता से संकलित संग्रह है, जिसके साथ एक डोमेन-आधारित तर्क परत (domain-grounded reasoning layer) है जो यह सुनिश्चित करती है कि भाषा मॉडल प्रॉम्प्ट वास्तविक दुनिया के संख्यात्मक मानों और स्रोतों को सटीक रूप से दर्शाते हैं।

Gospel Bassey, Vincent Fakiyesi2026-07-10