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🤖 AI

Embodied Operators and Benchmarking: Toward Reusable and Deployable Embodied Intelligence Systems

यह शोध पत्र एम्बोडीड इंटेलिजेंस सिस्टम के लिए पुन: प्रयोज्य (reusable), कंपोजेबल (composable) कार्यात्मक मॉड्यूल के रूप में "एम्बोडीड ऑपरेटर्स" (embodied operators) को प्रस्तुत करता है, जो स्केलेबल और सत्यापन योग्य रोबोटिक पाइपलाइनों के निर्माण में उनके प्रदर्शन, तैनात करने की क्षमता (deployability) और उपयोगिता का मूल्यांकन करने के लिए एक व्यापक वर्गीकरण (taxonomy) और एक बहु-आयामी बेंचमार्क फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है।

Junwu Xiong, Jiaxuan Gao, Wei Chai, Renxing Chen, Yuzhen Li, Yu Guo, Yucheng Guo, Mingxi Luo, Wenyang Ma, Yiyun Mou, Yif (…)2026-07-07
💰 quantitative finance

A harmonised dataset for Earth system foundation models

यह शोध पत्र वर्ल्डटेंसर (WorldTensor) को प्रस्तुत करता है, जो एक सामंजस्यपूर्ण वैश्विक डेटासेट है जो विविध पर्यावरणीय और सामाजिक-आर्थिक चरों को एक मानकीकृत 0.25° ग्रिड और वार्षिक ढांचे पर संरेखित करता है ताकि मल्टीमॉडल अर्थ सिस्टम फाउंडेशन मॉडल्स को प्रशिक्षित किया जा सके जो युग्मित मानव-पर्यावरण गतिशीलता को पकड़ सकें।

Carlos Rodriguez-Pardo, Massimo Tavoni2026-07-07
💬 NLP

From Judgments to Issues: Structured Extraction of Legal Reasoning with Citation-Hallucination Control

यह शोध पत्र एक लागत प्रभावी, स्वचालित पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो IRAC ढांचे और एक सामान्य-उद्देश्यीय LLM का उपयोग करके इतालवी कर-न्यायालय के निर्णयों को संरचित कानूनी मुद्दों में विभाजित करती है, जबकि उद्धरण संबंधी भ्रम (citation hallucinations) का पता लगाने और उन्हें नियंत्रित करने के लिए एक समर्पित पार्सर-आधारित फ़िल्टर का उपयोग करती है, जिससे कानूनी तर्क के विश्वसनीय बड़े-स्तरीय विश्लेषण को सक्षम बनाया जा सके।

Giovanni Piccioli, Alessia Fidelangeli, Piera Santin, Pierpaolo Vivo2026-07-07
💬 NLP

Efficient Decentralized Multi-task Dataset Valuation via Model Merging

यह शोधपत्र DMVM का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो टास्क अरिथमेटिक (task arithmetic) और सुरक्षित एकत्रीकरण (secure aggregation) का लाभ उठाकर मल्टी-टास्क डेटासेटों के कुशल, गोपनीयता-संरक्षित और विकेंद्रीकृत मूल्यांकन को सक्षम बनाता है, जिससे डेटा साझा किए बिना या पुनरप्रशिक्षण (retraining) की आवश्यकता के बिना सीधे मॉडल मापदंडों से योगदान का अनुमान लगाया जा सके।

Mohammadsajad Alipour, Mohammad Mohammadi Amiri2026-07-07
🤖 AI

LLM-Enhanced Hierarchical Heterogeneous Graph Representation Learning for Malicious Python Package Detection

यह शोध पत्र एक LLM-संवर्धित पदानुक्रमित विषम ग्राफ प्रतिनिधित्व शिक्षण (hierarchical heterogeneous graph representation learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सटीक, व्याख्या योग्य और सूक्ष्म-स्तरीय मैलिशियस पायथन पैकेज डिटेक्शन प्राप्त करने के लिए संरचनात्मक कोड निर्भरताओं को LLM-व्युत्पन्न सिमेंटिक भूमिकाओं के साथ एकीकृत करता है।

Hang Gao, Xiaoyu Chen, Baoquan Cui, Zhen Tang, Peng Qiao, Fengge Wu, Jian Zhang2026-07-07
💬 NLP

Spectral Signatures of Large Language Models

यह शोध पत्र बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडेल्स) को बड़े पैमाने पर व्यवस्थित रूप से प्रबंधित करने, वंशावली का पता लगाने, क्लस्टर करने और उनके प्रदर्शन को मापने के लिए हेवी-टेल्ड सेल्फ-रेगुलराइजेशन थ्योरी पर आधारित एक डेटा-मुक्त, गणनात्मक रूप से कुशल स्पेक्ट्रल सिग्नेचर प्रस्तावित करता है।

Zhuoying Zhang, Ishan V. Prasad, Yuanzhe Hu, Zihang Liu, Hengrui Luo, Pu Ren, Yaoqing Yang2026-07-07
🤖 AI

Efficient bias mitigation in T2I diffusion models using Concept Graphs

यह शोध पत्र CO-ALIGN प्रस्तुत करता है, जो टेक्स्ट-टू-इमेज डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एक नवीन बायस मिटिगेशन फ्रेमवर्क है जो आंतरिक ऑन्टोलॉजी के भीतर कॉन्सेप्ट-ग्राफ अलाइनमेंट का लाभ उठाता है ताकि इमेज क्वालिटी को बनाए रखते हुए और कॉन्सेप्ट अनलर्निंग रोबस्टनेस को बढ़ाते हुए हानिकारक बायस और सिमेंटिक इनकोहेरेंस को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।

Mansi, Avinash Kori, Francesco Leofante2026-07-07
🤖 AI

Amortising Bayesian Experimental Design for Sequential Information Gathering in LLMs

यह शोध पत्र एमोर्टाइज्ड सीक्वेंशियल इंफॉर्मेशन गैदरिंग (ASIG) को प्रस्तुत करता है, जो एक फाइन-ट्यूनिंग विधि है जो LLM नीतियों में बेयसियन एक्सपेरिमेंटल डिज़ाइन को एकीकृत करती है ताकि 20 प्रश्न (20 Questions) और मेडिकल डायग्नोसिस जैसे कार्यों में अनुक्रमिक सूचना एकत्र करने की दक्षता और सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार किया जा सके और साथ ही इन्फरेंस लागत को भारी रूप से कम किया जा सके।

Jakob Hartmann, James Harvey, Jhonathan Navott, Erik Y. Wang, Luckeciano C. Melo, Flaviu Cipcigan, Cheng Zhang, Alessand (…)2026-07-07
🤖 AI

HiMe: Hierarchical Embodied Memory for Long-Horizon Vision-Language-Action Control

यह शोध पत्र HiMe को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित एम्बोडीड मेमोरी फ्रेमवर्क (hierarchical embodied memory framework) है जो वास्तविक समय के निष्पादन (real-time execution), वर्किंग मेमोरी और रणनीतिक योजना को अलग करके तथा आत्म-सुधार के लिए गतिशील ज्ञान प्रबंधन को सक्षम करके लंबी अवधि के रोबोटिक कार्यों में फ्रीक्वेंसी-कॉम्पिटेंस विरोधाभास (frequency-competence paradox) को हल करता है।

Li Ji, Siyin Wang, Pengfang Qian, Xiaopeng Yu, Yihai Tian, Zhaoye Fei, Jingjing Gong, Xipeng Qiu2026-07-07
🤖 AI

Best-of-Better-NN: Generating Pre-Aligned Responses with In-Context Learning

यह शोध पत्र बेस्ट-ऑफ-बेटर-NN (BoBN) को प्रस्तुत करता है, जो एक इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो उच्च-पुरस्कार वाले उदाहरणों को रिट्रीव और रीस्टाइल करके मॉडल के सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन को बेहतर प्रतिक्रियाओं की ओर स्थानांतरित करके इन्फरेंस-टाइम अलाइनमेंट में सुधार करता है, जिससे पारंपरिक बेस्ट-ऑफ-NN विधियों की तुलना में कम जनरेटेड उम्मीदवारों के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Eric Lei, Hsiang Hsu, Chun-Fu Chen2026-07-07