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cs.AI

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💻 computer science

Generative AI and Federated Learning for Intrusion Detection Systems: A Survey

यह सर्वेक्षण इस बात की एक संरचित समीक्षा प्रदान करता है कि कैसे जनरेटिव एआई (Generative AI) और फेडरेटेड लर्निंग (Federated Learning), वर्तमान तकनीकों को वर्गीकृत करके, उनके एकीकरण का विश्लेषण करके और खुले अनुसंधान संबंधी चुनौतियों की पहचान करके, घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणालियों (Intrusion Detection Systems) में डेटा की कमी, गोपनीयता संबंधी बाधाओं और विकसित होते हमलों जैसी प्रमुख चुनौतियों का समाधान करते हैं।

Jiefei Liu, Abu Saleh Md Tayeen, Pratyay Kumar, Qixu Gong, Wenbin Jiang, Huiping Cao, Satyajayant Misra, Jayashree Harik (…)2026-07-03
🤖 AI

PACE: A Neuro-Symbolic Framework for Plausible and Actionable Counterfactual Explanations

यह शोध पत्र PACE प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर न्यूरो-सिम्बोलिक फ्रेमवर्क है जो डोमेन-विशिष्ट बाधाओं और व्यवहार्य हस्तक्षेपों को स्पष्ट रूप से लागू करके ऐसे काउंटरफैक्चुअल स्पष्टीकरण उत्पन्न करने के लिए न्यूरल प्रेडिक्टिव मॉडल को सिम्बोलिक रीजनिंग के साथ जोड़ता है जो न केवल वैध हैं बल्कि यथार्थवादी और कार्रवाई योग्य भी हैं।

Pavel Iakovets, Liyanapathiranage Sudeepika Wajirakumari Samarathunga, Martin Thomas Horsch, Fadi Al Machot2026-07-03
⚛️ quantum physics

Mechanistic Interpretability and Causal Feature Steering of Neural Quantum States via Sparse Autoencoders

यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि स्पार्स ऑटोएनकोडर्स (sparse autoencoders) न्यूरल क्वांटम स्टेट्स में अनसुपरवाइज्ड, कॉज़ल आंतरिक विशेषताओं को उजागर कर सकते हैं जो सीधे भौतिक अवलोकन योग्यों (physical observables) के अनुरूप होती हैं, जिससे वेरिएशनल ऊर्जा (variational energy) से समझौता किए बिना इन गुणों को निर्देशित करने के लिए लक्षित हस्तक्षेप सक्षम होता है।

Zihao Qi, Christopher Earls2026-07-03
🤖 machine learning

Multi-modal Rail Crossing Safety Analysis

यह शोध पत्र एक मल्टी-मोडल एआई पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है जो रेलवे क्रॉसिंग की छवियों से प्राप्त दृश्य डेटा को संरचित दुर्घटना इतिहास के साथ जोड़कर सुरक्षा स्कोर का मजबूती से अनुमान लगाने और जोखिम स्तरों को वर्गीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो ऐसा प्रदर्शन प्राप्त करता है जो फेडरल रेलरोड एडमिनिस्ट्रेशन के मानकों और विशेषज्ञ मूल्यांकनों के अनुरूप है।

Paimon Goulart, Chansong Lim, Nícolas Roque dos Santos, Yue Dong, Sheldon Peterson, Jia Chen, Evangelos E. Papalexakis2026-07-03
🔭 astrophysics

AI-enabled gravitational-waves searches for binary neutron stars at optimal sensitivity

यह शोध पत्र Aframe को प्रस्तुत करता है, जो एक AI-सक्षम खोज एल्गोरिदम है जो हेटरोडायनिंग (heterodyning) और GPU-आधारित अनुमान के माध्यम से कम्प्यूटेशनल लागत और विलंबता को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए, पारंपरिक मैच-फ़िल्टर पाइपलाइनों के तुलनीय संवेदनशीलता के साथ बाइनरी न्यूट्रॉन स्टार डिटेक्शन तक सफलतापूर्वक विस्तार करता है।

Bhavya Gupta, Deep Chatterjee, William Benoit, Ethan Marx, Christina Reissel, Seiya Tsukamoto, Kyungseop Yoon, Michael W (…)2026-07-03
💻 computer science

Adoption and Impact of Command-Line AI Coding Agents: A Study of Microsoft's Early 2026 Rollout of Claude Code and GitHub Copilot CLI

माइक्रोसॉफ्ट के कमांड-लाइन एआई कोडिंग एजेंटों के शुरुआती 2026 के रोलआउट का यह अध्ययन प्रकट करता है कि इसे अपनाने का आधार सामाजिक नेटवर्क है, प्रतिधारण (रिटेंशन) जनसांख्यिकी के बजाय कोडिंग गतिविधि से सहसंबंधित है, और उपयोगकर्ता मर्ज किए गए पुल रिक्वेस्ट में 24% की वृद्धि प्राप्त करते हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि ये उपकरण नवीनता प्रभाव (नॉवेलटी इफेक्ट) से परे निरंतर उत्पादकता लाभ प्रदान करते हैं।

Emerson Murphy-Hill, Jenna Butler, Alexandra Savelieva2026-07-03
💬 NLP

IsoSci: A Benchmark of Isomorphic Cross-Domain Science Problems for Evaluating Reasoning versus Knowledge Retrieval in LLMs

यह शोध पत्र ISOSCI को प्रस्तुत करता है, जो समरूपी (isomorphic) क्रॉस-डोमेन विज्ञान समस्याओं का एक बेंचमार्क है, जो यह दर्शाता है कि बड़े भाषा मॉडलों में अधिकांश तर्क संबंधी सुधार वास्तव में संरचनात्मक तर्क क्षमताओं के बजाय डोमेन ज्ञान पुनर्प्राप्ति (domain knowledge retrieval) द्वारा संचालित होते हैं, जिससे इस धारणा को चुनौती मिलती है कि चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग स्वाभाविक रूप से लघु-क्षितिज (short-horizon) वैज्ञानिक समस्या-समाधान को बेहतर बनाती है।

Samir Abdaljalil, Erchin Serpedin, Hasan Kurban2026-07-03
🤖 AI

CreativityNeuro: Steering Language Model Weights to Improve Divergent Thinking and Reduce Mode Collapse

यह शोध पत्र CreativityNeuro को प्रस्तुत करता है, जो एक डेटा-मुक्त विधि है जो भाषा मॉडल के भार (weights) को इस प्रकार निर्देशित करती है जिससे बिना पुनप्रशिक्षण या व्यवहार संबंधी डेटा के विभिन्न रचनात्मकता कार्यों में विचलनशील सोच (divergent thinking) को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सके और मोड कोलैप्स (mode collapse) को कम किया जा सके।

Samuel Schapiro, Core Francisco Park, Felix Sosa, Lav R. Varshney2026-07-03
🤖 AI

Discrete Diffusion Language Models for Interactive Radiology Report Drafting

यह शोध पत्र रेडियोलॉजी रिपोर्ट ड्राफ्टिंग के लिए अनुकूलित एक डिस्क्रीट डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल प्रस्तुत करता है जो न केवल मेडिकल बेंचमार्क पर ऑटोरेग्रेसिव मॉडल्स के प्रदर्शन के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन करता है और तेज़ डिकोडिंग प्रदान करता है, बल्कि अनूठे रूप से किसी भी क्रम में टेक्स्ट इनफिल (text infill) को सक्षम बनाता है, जिससे चिकित्सक द्वि-दिशीय (bidirectional) तरीके से रिपोर्ट के अंशों को निर्बाध रूप से संपादित और पूर्ण कर सकते हैं।

Max Van Puyvelde, Halil Ibrahim Gulluk, Wim Van Criekinge, Olivier Gevaert2026-07-03
🤖 machine learning

Token Geometry

यह शोधपत्र एम्बर (Ember) को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का ऑप्टिमाइज़र है जो एम्बेडिंग और एलएम-हेड (LM-head) मैट्रिसेस की अद्वितीय ग्रेडिएंट ज्यामिति का लाभ उठाकर विभिन्न कार्यों में वीआरएएम (VRAM) के उपयोग को काफी कम करता है और प्रशिक्षण दक्षता में सुधार करता है, साथ ही न्यूरल नेटवर्क अनुकूलन परिदृश्यों के पारंपरिक दृष्टिकोण को चुनौती देता है।

Kathan Shah2026-07-03