cs.AI पेपर | Gist.Science

Why does AI unlock new possibilities in STEM education? A Bibliometric Analysis of Trends and Future Agenda

2015 से 2025 तक के 242 प्रकाशनों का यह बिब्लियोमेट्रिक विश्लेषण प्रकट करता है कि एआई (AI) ने बुद्धिमान स्कैफोल्डिंग (scaffolding) के माध्यम से ज्ञान संचरण से क्षमता विकास की ओर ध्यान केंद्रित करके स्टेम (STEM) शिक्षा को रूपांतरित कर दिया है, जो पारंपरिक ट्यूटरिंग सिस्टम से विकसित होकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स द्वारा संचालित पूछताछ-आधारित शिक्षण और कम्प्यूटेशनल थिंकिंग के संवर्धन की ओर बढ़ गया है।

Jesse Yusuf Chan (Zexi Chen), Mengyao Chen, Yang Hong, Ziyun Song, Haoming Wang, Xianlong Xu2026-07-08

🔢 mathematics

Contrastive Predictive Coding with Compression for Enhanced Channel State Feedback in Wireless Networks

यह शोध पत्र एक एकीकृत ढांचे का प्रस्ताव करता है जो भविष्य के लेटेंट रिप्रजेंटेशन्स (latent representations) का पूर्वानुमान लगाकर चैनल एजिंग और कंप्रेशन को एक साथ संबोधित करने के लिए 3GPP-अनुपालन CSI फीडबैक में कॉन्ट्रास्टिव प्रेडिक्टिव कोडिंग को एकीकृत करता है, जिससे काफी कम कम्प्यूटेशनल जटिलता और शून्य अतिरिक्त फीडबैक ओवरहेड के साथ उच्च पुनर्निर्माण सटीकता प्राप्त की जा सकती है।

Ahmed Y. Radwan, Hina Tabassum, Fahad Syed Muhammad, Matthew Baker2026-07-08

💻 computer science

When AI Classifies: What Counts as Public Administration?

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एआई-सहायता प्राप्त विधियों सहित विभिन्न विद्वत निरूपण प्रणालियाँ, लोक प्रशासन और एआई-संबंधित अनुसंधान के मौलिक रूप से भिन्न और गैर-अतिव्यापी वर्गीकरण उत्पन्न करती हैं, जो यह प्रकट करता है कि एल्गोरिद्मिक ज्ञान संगठन एक गैर-तटस्थ, व्याख्यात्मक शक्ति है जो विषयगत सीमाओं को आकार देती है और मानवीय निर्णय की स्थायी आवश्यकता को रेखांकित करती है।

Shaoming Cheng, Laurie Schintler2026-07-08

💻 computer science

Modality Relevance is not Modality Utility: Post-hoc Selective Modality Escalation for Cost-Aware Multimodal RAG

यह शोध पत्र मल्टीमॉडल RAG के लिए एक लागत-सचेत "पोस्ट-हॉक चयनात्मक मोडैलिटी एस्केलेशन" ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पहले सस्ते टेक्स्ट/टेबल साक्ष्यों से उत्तर उत्पन्न करता है और फिर केवल तभी महंगे विजन-लैंग्वेज मॉडलों को चुनिंदा रूप से आमंत्रित करता है जब एक सत्यापनकर्ता (verifier) लुप्त दृश्य जानकारी की पहचान करता है, जिससे प्री-रिट्रीवल रूटिंग रणनीतियों की तुलना में काफी कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ लगभग ऑरेकल सटीकता प्राप्त होती है।

Xue Li, Yiming Gai2026-07-08

💻 computer science

Scientific Code Search at Scale: A Multi-Domain Dataset and Benchmark

यह शोध पत्र 5,264 नासा (NASA) वैज्ञानिक रिपॉजिटरीज़ के एक क्यूरेटेड संग्रह और रिपॉजिटरी एवं कोड स्निपेट रिट्रीवल (code snippet retrieval) के लिए दो नवीन बेंचमार्क पेश करके वैज्ञानिक सॉफ़्टवेयर की खोज की चुनौती को संबोधित करता है, जो विभिन्न डोमेन और प्रोग्रामिंग भाषाओं में प्रदर्शन के महत्वपूर्ण अंतर को प्रकट करते हैं।

Nishan Pantha, Pranath Reddy Kumbam, Sajil Awale, Pushwitha Krishnappa, Muthukumaran Ramasubramanian, Nidhi Jha, Emily F (…)2026-07-08

🤖 AI

Prompt-to-Paper: Agentic AI System for Bioinformatics

यह शोध पत्र "प्रॉम्प्ट-टू-पेपर" (Prompt-to-Paper) का परिचय देता है, जो एक मल्टी-एजेंट बायोइन्फॉर्मेटिक्स प्रणाली है जो दावों को सत्यापन योग्य साहित्य में आधारित करके, वास्तविक कम्प्यूटेशनल प्रयोगों को निष्पादित करके, और एक स्वचालित आठ-आयामी स्कोरिंग ढांचे के माध्यम से गुणवत्ता को पुनरावृत्ति के साथ परिष्कृत करके प्रकाशन-योग्य पांडुलिपियां तैयार करता है, जिससे कम लागत पर उच्च मानव-रेटेड मानकों को प्राप्त किया जाता है।

Ramsha Kamran, Maheera Amjad, Zartasha Mustansar, Arsalan Shaukat, Salma Sherbaz, Muhammad U. S. Khan2026-07-08

🤖 machine learning

Empirical Minimal-Realisation Compression of Deep Neural Networks via Controllability-Observability Tests

यह शोध पत्र एक नियंत्रणीयता-अवलोकनीयता (controllability-observability) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो प्रशिक्षित गहरे न्यूरल नेटवर्क को गैररेखीय गतिशील प्रणालियों के रूप में मानता है ताकि संतुलित यथार्थसाधन (balanced realisation) के माध्यम से अनावश्यक छिपे हुए अवस्थाओं (hidden states) की अनुभवजन्य पहचान और उन्मूलन किया जा सके, जिससे MNIST और CIFAR-10 पर नगण्य सटीकता हानि के साथ महत्वपूर्ण पैरामीटर संपीड़न और अनुमान गति में वृद्धि प्राप्त होती है।

Anis Hamadouche, Amir Hussain2026-07-08

💻 computer science

Evaluating calibrated refusal and safe usefulness in dual-use biology settings

यह शोध पत्र BioSecBench-Refusal प्रस्तुत करता है, जो जैविक अनुसंधान में एआई एजेंटों का मूल्यांकन करने वाला एक बेंचमार्क है, जो एक महत्वपूर्ण ट्रेड-ऑफ को प्रकट करता है जहाँ वर्तमान मॉडल अक्सर वैध वैज्ञानिक कार्यों को अत्यधिक अस्वीकार कर देते हैं जबकि छिपे हुए जैव-सुरक्षा खतरों की पहचान करने में लगातार विफल रहते हैं, जो रिफ्यूज़ल तंत्र और तर्क क्षमताओं के बेहतर अंशांकन (कैलिब्रेशन) की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Edwin H. Wintermute, Harmon Bhasin, Christina M. Agapakis, Dianzhuo Wang, Evan Seeyave, Arjun Banerjee, Daniel Fulop, Ma (…)2026-07-08

🤖 machine learning

Breaking Structural Isolation: Scalable Graph Clustering via Community-Aware Sampling and Structural Entropy

यह शोध पत्र SCISE का प्रस्ताव करता है, जो एक स्केलेबल अनसुपरवाइज्ड ग्राफ क्लस्टरिंग फ्रेमवर्क है जो ग्लोबल टोपोलॉजिकल इंटीग्रिटी को बनाए रखने के लिए एक स्ट्रक्चरल एंट्रॉपी कम्युनिटी कंस्ट्रेंट, एक कम्युनिटी-अवेयर सैंपलिंग एक्सपेंशन मैकेनिज्म और एक स्ट्रक्चरल कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग मॉड्यूल को एकीकृत करके मिनी-बैच ट्रेनिंग में "स्ट्रक्चरल आइसोलेशन" की समस्या को दूर करता है और स्टेट-ऑफ-द-आर्ट एल्गोरिदम से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jingyun Zhang, Hao Peng, Jianxin Li, Angsheng Li, Philip S. Yu2026-07-08

💻 computer science

Decision Protocols in Multi-Agent Large Language Model Conversations

यह शोध प्रबंध निर्णय प्रोटोकॉल के व्यवस्थित मूल्यांकन के लिए मल्टी-एजेंट एलएलएम (MALLM) ढांचे को प्रस्तुत करता है, जिसमें यह पाया गया है कि सर्वसम्मति तंत्र ज्ञान-गहन कार्यों में उत्कृष्ट हैं जबकि वोटिंग और जज प्रोटोकॉल तर्क-आधारित समस्याओं के लिए श्रेष्ठ हैं, और प्रतिक्रिया विविधता निर्णय की गुणवत्ता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है।

Lars Benedikt Kaesberg2026-07-08

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