🤖 Category

cs.AI

19742 पेपर

💬 NLP

"Not in My Backyard": LLMs Uncover Online and Offline Social Biases Against Homelessness

यह शोध पत्र ऑनलाइन और ऑफलाइन विमर्श में बेघर होने के विरुद्ध सामाजिक पूर्वाग्रहों को ट्रैक करने के लिए एक नवीन बहु-डोमेन कॉर्पस और ऑडिट प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स ऐसे पूर्वाग्रहों की पहचान कर सकते हैं, लेकिन वे महत्वपूर्ण मिसकैलिब्रेशन (असंतुलन) से ग्रस्त हैं जो व्यवस्थित रूप से "NIMBY" भावनाओं को अत्यधिक फ्लैग करता है और तथ्यात्मक दावों का पता लगाने में कम रह जाता है।

Jonathan A. Karr, Benjamin F. Herbst, Matthew L. Sisk, Xueyun Li, Ting Hua, Matthew Hauenstein, Georgina Curto, Nitesh V (…)2026-07-21
🤖 AI

AI sustains higher strategic tension than humans in chess

यह अध्ययन एक नेटवर्क-आधारित मीट्रिक का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट एआई शतरंज खिलाड़ी मानव ग्रैंडमास्टरों की तुलना में काफी उच्च और अधिक लंबे समय तक चलने वाला रणनीतिक तनाव बनाए रखते हैं, जो यह प्रकट करता है कि एआई सिस्टम घनी रूप से परस्पर जुड़े हुए पदों को सहन करते हैं जबकि मनुष्य व्यवस्थित रूप से जटिलता को सीमित करते हैं, और मानव तनाव स्तर कौशल और समय नियंत्रण के साथ रैखिक रूप से स्केल करते हैं।

Adamo Cerioli, Edward D. Lee, Vito D. P. Servedio2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

From Evidence to Trajectory: Abductive Reasoning Path Synthesis for Retrieval-Augmented Generation Agents Development

यह शोध पत्र EviPath प्रस्तुत करता है, जो एक एबडक्टिव रीजनिंग फ्रेमवर्क है जो रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) एजेंट विकास में डेटा की कमी को दूर करने के लिए प्रश्न-उत्तर-साक्ष्य ट्रिपल्स से निष्पादन योग्य एजेंट-पर्यावरण इंटरेक्शन ट्राजेक्टरीज को संश्लेषित करता है, जिससे छोटे मॉडल ओपन-डोमेन प्रश्न उत्तर देने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम होते हैं।

Muzhi Li, Jinhu Qi, Yihong Wu, Minghao Zhao, Liheng Ma, Yifan Li, Xinyu Wang, Zhenghan Tai, Zixing Song, Yingxue Zhang (…)2026-07-21
🧬 biology

Dual-attention ResNet outperforms transformers in HER2 prediction on DCE-MRI

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक ट्रिपल-हेड ड्यूल-अटेंशन रेसनैट (ResNet), जिसे अनुकूलित तीव्रता सामान्यीकरण के साथ मल्टीसेंटर डीसीई-एमआरआई (DCE-MRI) डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, एचईआर2 (HER2) स्थिति की भविष्यवाणी करने के लिए ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो मजबूत क्रॉस-संस्थानिक सामान्यीकरण प्राप्त करता है।

Naomi Fridman, Anat Goldstein2026-07-21
🧬 biology

CORE -- A Cell-Level Coarse-to-Fine Image Registration Engine for Multi-stain Image Alignment

यह शोध पत्र CORE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन कोर्स-टू-फाइन (coarse-to-fine) फ्रेमवर्क है जो प्रॉम्प्ट-आधारित ऊतक फ़िल्टरिंग, वैश्विक आकृति विज्ञान संरेखण (global morphology alignment), और सूक्ष्म गैर-कठोर विरूपण के लिए एक कस्टम आकार-जागरूक पॉइंट-सेट पंजीकरण मॉडल को संयोजित करके विविध मल्टी-स्टेन होल स्लाइड छवियों में सटीक, सुदृढ़ और सामान्यीकृत नाभिक-स्तरीय पंजीकरण प्राप्त करता है।

Esha Sadia Nasir, Behnaz Elhaminia, Mark Eastwood, Catherine King, Owen Cain, Lorraine Harper, Paul Moss, Dimitrios Chan (…)2026-07-21
🤖 AI

BUSTR: Descriptor-Aware Vision-Language Learning for Breast Ultrasound Report Generation

यह शोध पत्र BUSTR का प्रस्ताव करता है, जो एक डिस्क्रिप्टर-अवेयर विजन-लैंग्वेज फ्रेमवर्क है जो सीमित रिपोर्ट पर्यवेक्षण के तहत ब्रेस्ट अल्ट्रासाउंड रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए एक मल्टी-टास्क मॉडल को प्रशिक्षित करने हेतु स्ट्रक्चर्ड लीजन एनोटेशन और रेडियोमिक्स फीचर्स का लाभ उठाता है, जो मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर नैदानिक प्रभावकारिता और डिस्क्रिप्टर रिकवरी प्राप्त करता है।

Rawa Mohammed, Mina Attin, Laxmi Gewali, Bryar Shareef2026-07-21
🤖 AI

SONAR: Spectral-Contrastive Audio Residuals for Generalizable Deepfake Detection

SONAR एक फ्रीक्वेंसी-गाइडेड फ्रेमवर्क है जो स्पेक्ट्रल-कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग दृष्टिकोण के माध्यम से उच्च-आवृत्ति अवशेषों (high-frequency residuals) को स्पष्ट रूप से अलग और लाभान्वित करके सामान्यीकरण योग्य डीपफेक ऑडियो डिटेक्शन को बढ़ाता है, जिससे बेंचमार्क और इन-द-वाइल्ड डेटासेट्स दोनों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन और तेज़ अभिसरण (convergence) प्राप्त होता है।

Ido Nitzan Hidekel, Gal lifshitz, Khen Cohen, Dan Raviv2026-07-21
🤖 AI

Data-Efficient Curation for Multimodal Reasoning under Fixed Training Protocols

यह शोध पत्र NeurIPS 2025 DCVLR चुनौती का उपयोग करते हुए स्थिर प्रशिक्षण प्रोटोकॉल के तहत मल्टीमॉडल रीजनिंग के लिए डेटा क्यूरेशन रणनीतियों की जांच करता है, जिसमें यह पाया गया कि एक संरेखित स्रोत कॉर्पस (aligned source corpus) पर कठिनाई फ़िल्टरिंग (difficulty filtering) करने से सबसे महत्वपूर्ण सटीकता लाभ प्राप्त होते हैं—विशेष रूप से OlympiadBench पर—जबकि डेटासेट के आकार को बढ़ाने से मुख्य रूप से विचरण (variance) कम होता है और अन्य परीक्षण किए गए विविधता या सिंथेटिक हस्तक्षेपों से कोई अतिरिक्त लाभ नहीं मिलता है।

Yosub Shin, Michael Buriek, Boris Sobolev, Pavel Bushuyeu, Vikas Kumar, Haoyang Xu, Samuel Watson, Igor Molybog2026-07-21
🤖 AI

Sparsity-Aware Low-Rank Representation for Efficient Fine-Tuning of Large Language Models

यह शोधपत्र SALR को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन फाइन-ट्यूनिंग प्रतिमान (paradigm) है जो मानक LoRA के समान प्रदर्शन बनाए रखते हुए 50% स्पर्सिटी (sparsity), 2x मॉडल संपीड़न (compression) और 1.7x तक अनुमान गति (inference speedup) प्राप्त करने के लिए फ्रोजन बेस वेट्स की स्पर्स प्रूनिंग को लो-रैंक एडेप्टर्स के साथ एकीकृत करता है।

Longteng Zhang, Sen Wu, Shuai Hou, Zhengyu Qing, Zhuo Zheng, Danning Ke, Qihong Lin, Qiang Wang, Shaohuai Shi, Xiaowen C (…)2026-07-21
⚡ electrical engineering

Hybrid Mamba-Attention Neural Architecture for Channel Estimation

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड मंबा-अटेंशन (Mamba-attention) न्यूरल आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो बड़ी संख्या में सबकैरियर्स (subcarriers) वाले OFDM चैनलों को कुशलतापूर्वक अनुमानित करने के लिए एक द्विदिश चयनात्मक स्कैन (bidirectional selective scan) का उपयोग करता है, जो पारंपरिक ट्रांसफार्मर-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में कम जटिलता और कम मापदंडों के साथ बेहतर प्रदर्शन और सामान्यीकरण प्राप्त करता है।

Dianxin Luan, Chengsi Liang, Jie Huang, Zheng Lin, Kaitao Meng, John Thompson, Cheng-Xiang Wang2026-07-21