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cs.AI

20571 पेपर

💻 computer science

Using AI-based Learning Assistants in Higher Education: A Large-Scale Descriptive Analysis

यह अध्ययन 77,000 से अधिक दूरस्थ शिक्षा छात्रों के वस्तुनिष्ठ लॉग डेटा का उपयोग करते हुए, एआई-आधारित शिक्षण सहायक सिन्टीया (Syntea) का एक बड़े पैमाने पर वर्णनात्मक विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो विभिन्न जनसांख्यिकीय और संरचनात्मक संदर्भों में विशिष्ट उपयोग पैटर्न को प्रकट करता है, जिससे उन मौजूदा शोधों के अंतराल को संबोधित किया जा सके जो मुख्य रूप से छोटे नमूनों और स्व-रिपोर्ट किए गए डेटा पर निर्भर करते हैं।

Kristina Schaaff, Quintus Stierstorfer, Valerie Heckel2026-07-10
🤖 AI

Learning to Explore for Stochastic Gradient MCMC

यह शोध पत्र स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट MCMC को बेहतर बनाने के लिए एक मेटा-लर्निंग रणनीति प्रस्तावित करता है, जो बेयसियन न्यूरल नेटवर्क में उच्च-आयामी बहु-मोडल पोस्टीरियर वितरणों की कुशल खोज को सक्षम बनाता है और न्यूनतम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ विभिन्न कार्यों में श्रेष्ठ सैंपलिंग प्रदर्शन प्राप्त करता है।

SeungHyun Kim, Seohyeon Jung, Seonghyeon Kim, Juho Lee2026-07-09
🤖 AI

ContrastiveCFG: Guiding Diffusion Sampling by Contrasting Positive and Negative Concepts

ContrastiveCFG डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एक नवीन मार्गदर्शन विधि पेश करता है जो सकारात्मक और नकारात्मक अवधारणाओं के आधार पर डिनोइजिंग दिशाओं को संरेखित या प्रतिकर्षित करने के लिए कंट्रास्टिव लॉस का उपयोग करता है, जो पारंपरिक नेगेटिवेटेड CFG दृष्टिकोणों द्वारा उत्पन्न नमूना विरूपण से बचते हुए, प्रभावी रूप से कंडीशन अनुपालन में सुधार करता है और अवांछित विशेषताओं को हटाता है।

Jinho Chang, Changsun Lee, Hyungjin Chung, Jong Chul Ye2026-07-09
🤖 AI

L-GTA: Latent Generative Modeling for Time Series Augmentation

यह शोधपत्र L-GTA को प्रस्तुत करता है, जो एक वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर-आधारित जनरेटिव मॉडल है जो लेटेंट टेम्पोरल रिप्रेजेंटेशन्स सीखता है और व्याख्या योग्य संवर्धित डेटा (augmented data) उत्पन्न करने के लिए इक्विवेरिएंस ऑब्जेक्टिव के साथ नियंत्रित पर्टर्बेशन्स लागू करता है, जो वास्तविक दुनिया के टाइम सीरीज़ डेटासेट्स में पूर्वानुमान सटीकता और ट्रांसफॉर्मेशन कंट्रोलैबिलिटी के मामले में अत्याधुनिक विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Luis Roque, Vitor Cerqueira, Carlos Soares, Luis Torgo2026-07-09
🤖 AI

A Study of Commonsense Reasoning over Visual Object Properties

यह शोध पत्र OPTICS बेंचमार्क और एक व्यवस्थित मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में दृश्य वस्तु गुणों पर सामान्य ज्ञान तर्क (कॉमनसेंस रीजनिंग) का आकलन करने के लिए है, जो यह प्रकट करता है कि अत्याधुनिक मॉडल भी मानव प्रदर्शन से काफी पीछे हैं, विशेष रूप से फोटोग्राफिक छवियों, काउंटरफैक्चुअल्स और जटिल भौतिक या कार्यात्मक गुणों को संभालने के मामले में।

Abhishek Kolari, Mohammadhossein Khojasteh, Yifan Jiang, Floris den Hengst, Filip Ilievski2026-07-09
🤖 AI

Explain Before You Answer: A Survey on Compositional Visual Reasoning

यह शोध पत्र 2023 से 2025 तक कंपोजिशनल विजुअल रीजनिंग (compositional visual reasoning) पर 260 से अधिक कार्यों का एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है, जो इसके परिभाषाओं को व्यवस्थित रूप से औपचारिक रूप देता है, पांच प्रमुख प्रतिमानों (paradigms) के माध्यम से इसके विकास का पता लगाता है, 60 से अधिक बेंचमार्क को सूचीबद्ध करता है, और इस क्षेत्र के लिए एक आधारभूत संदर्भ के रूप में कार्य करने हेतु भविष्य की चुनौतियों और दिशाओं को रेखांकित करता है।

Fucai Ke, Joy Hsu, Zhixi Cai, Zixian Ma, Xin Zheng, Xindi Wu, Sukai Huang, Weiqing Wang, Pari Delir Haghighi, Gholamreza (…)2026-07-09
🤖 AI

NonTextual Target Attack

यह शोध पत्र नॉनटेक्स्टुअल टारगेट अटैक (NTA) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ग्रेडिएंट-आधारित जेलब्रेक विधि है जो निश्चित प्रतिक्रिया पैटर्न को लागू किए बिना एक LLM की असुरक्षित होने की संभावना को अधिकतम करती है, जिससे सुरक्षा-संरेखित मॉडलों पर उच्च दक्षता के साथ 96.8% सफलता दर प्राप्त करने के लिए हमले के खोज स्थान का महत्वपूर्ण विस्तार होता है।

Xinzhe Huang, Wenjing Hu, Tianhang Zheng, Kedong Xiu, Hongsheng Hu, Xiaojun Jia, Di Wang, Zhan Qin, Kui Ren2026-07-09
🤖 AI

A Digital Twin Framework for Metamorphic Testing of Autonomous Driving Systems Using Generative Model

यह शोध पत्र एक डिजिटल ट्विन-संचालित मेटामॉर्फिक टेस्टिंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो यथार्थवादी, विविध ड्राइविंग परिदृश्य बनाने और स्वायत्त वाहन सुरक्षा को मान्य करने के लिए स्टेबल डिफ्यूजन जैसे जेनरेटिव एआई मॉडल का लाभ उठाता है, जो पारंपरिक बेसलाइन दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर टेस्ट कवरेज और प्रदर्शन मेट्रिक्स प्रदर्शित करता है।

Tony Zhang, Burak Kantarci, Umair Siddique2026-07-09
🤖 AI

Quantum-Enhanced Generative Models for Rare Event Prediction

यह शोध पत्र क्वांटम-एन्हांस्ड जेनेरेटिव मॉडल (QEGM) प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड क्लासिकल-क्वांटम फ्रेमवर्क है जो अत्याधुनिक क्लासिकल विधियों की तुलना में भारी-पूंछ वाले वितरणों (heavy-tailed distributions) वाली दुर्लभ घटनाओं के पूर्वानुमान और मॉडलिंग में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए वेरिएशनल क्वांटम सर्किट और एक टेल-अवेयर लॉस फंक्शन का लाभ उठाता है।

M. Z. Haider, M. U. Ghouri, Tayyaba Noreen, M. Salman2026-07-09
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Rapidly Learning Soft Robot Control via Implicit Time-Stepping

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि पूर्णतः निहित (fully implicit) DisMech सिम्युलेटर को एक नवीन डेल्टा नेचुरल कर्वेचर कंट्रोल विधि के साथ जोड़कर सॉफ्ट रोबोट पॉलिसी लर्निंग को तेजी से प्राप्त किया जा सकता है, जो सटीकता से समझौता किए बिना संपर्क-समृद्ध (contact-rich) परिदृश्यों में Elastica की तुलना में 40 गुना तक तेज़ सिमुलेशन गति प्राप्त करता है।

Andrew Choi, Dezhong Tong, Xiaonan Huang2026-07-09