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🤖 AI

Hidden Forgetting in Continual Multimodal Learning: When Accuracy Survives but Grounding Fails

यह शोध पत्र निरंतर मल्टीमॉडल लर्निंग (continual multimodal learning) में "हिडन एविडेंस-यूज़ फॉरगेटिंग" (hidden evidence-use forgetting) की पहचान करता है, जहाँ मॉडल उत्तर की सटीकता तो बनाए रखते हैं लेकिन ग्राउंडिंग (grounding) खो देते हैं, और एक \textsc{RCL} प्रस्तावित करता है, जो एक रिप्ले-फ्री (replay-free) फ्रेमवर्क है जो मजबूत मल्टीमॉडल अनुकूलन सुनिश्चित करने के लिए काउंटरफैक्चुअल इंटरवेंशन (counterfactual interventions) के माध्यम से साक्ष्य निर्भरता (evidence reliance) को संरक्षित करता है।

Qianyu Chen, Canran Xiao, Runxuan Tang2026-07-03
💬 NLP

OpenSafeIntent: Evaluating Intent-Calibrated Safe Completion Across Dual-Use Prompt Sets

यह शोध पत्र OpenSafeIntent को प्रस्तुत करता है, जो एक ही कार्य के सौहार्दपूर्ण (benign), दोहरे उपयोग वाले (dual-use) और दुर्भावनापूर्ण (malicious) वेरिएंट्स वाले नियंत्रित प्रॉम्प्ट सेट्स का उपयोग करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि सुरक्षित पूर्णता का मूल्यांकन करने के लिए मिलान किए गए प्रॉम्प्ट्स के माध्यम से इरादा-कैलिब्रेटेड व्यवहार का आकलन करना आवश्यक है, न कि केवल अलग-थलग इनपुट से प्राप्त औसत सुरक्षा स्कोर पर निर्भर रहना।

Rheeya Uppaal, Seungwoo Lyu, Selina Sung, Junjie Hu2026-07-03
💬 NLP

SPLIT: Cross-Lingual Empathy and Cultural Grounding in English and Ukrainian LLM Responses

यह शोध पत्र SPLIT को प्रस्तुत करता है, जो एक 500-प्रॉम्प्ट बेंचमार्क है जो अंग्रेजी और यूक्रेनी एलएलएम (LLM) प्रतिक्रियाओं में क्रॉस-लिंगुअल सहानुभूति और सांस्कृतिक आधार का मूल्यांकन करता है, जो कुछ मॉडलों के लिए यूक्रेनी में महत्वपूर्ण प्रदर्शन गिरावट, मानव और एआई मूल्यांकनकर्ताओं के बीच कमजोर सहमति, और यूक्रेनी पाठ उत्पन्न करने तथा सांस्कृतिक रूप से उपयुक्त भावनात्मक सहायता प्रदान करने के बीच महत्वपूर्ण अंतर को प्रकट करता है।

Anna Chorna2026-07-03
🤖 machine learning

Beyond the Performance Illusion: Structure-Aware Stratified Partitioning and Curriculum Distributionally Robust Optimization for Spatially Correlated Domains

यह शोध पत्र स्ट्रक्चर-अवेयर स्ट्रैटिफाइड पार्टीशनिंग (SASP) को डेटा लीकेज रोकने के लिए और करिकुलम डिस्ट्रीब्यूशनली रोबस्ट ऑप्टिमाइज़ेशन (CDRO) को प्रशिक्षण को स्थिर करने के लिए संयोजित करते हुए एक एकीकृत ढांचे को पेश करके, स्थानिक रूप से सहसंबंधित डोमेन में रैंडम डेटासेट स्प्लिट्स की सीमाओं को संबोधित करता है, जिससे अधिक विश्वसनीय सामान्यीकरण प्राप्त होता है और छिपे हुए विफलता मोड का पता चलता है।

Prathamesh Patil, Arpit Jain, Aswanth Krishnan2026-07-03
🤖 machine learning

SA-HGNN: Sample-Adaptive Hyperbolic Graph Neural Network for EEG-Based Depression Recognition

यह शोध पत्र SA-HGNN का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन सैंपल-एडेप्टिव हाइपरबोलिक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जो मस्तिष्क नेटवर्क की अंतर्निहित पदानुक्रमित संरचना को सटीक रूप से पकड़ने और EEG-आधारित अवसाद पहचान में सुधार करने के लिए व्यक्तिगत ग्राफ निर्माण, हाइपरबोलिक ज्यामिति और अटेंशन पूलिंग का लाभ उठाता है।

Yang Li, Pan Hu, Yan Zhang, Wenfan Yang, Tao Wu, Lianbo Guo2026-07-03
🤖 AI

Evidence-State Rewards for Long-Context Reasoning

यह शोध पत्र मेवेन (Maven) को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो साक्ष्य अवस्था परिवर्तनों—जैसे कि जानकारी जोड़ने, जोड़ने या हटाने—को क्रिया-स्तर के पुरस्कारों को सौंपकर दीर्घ-संदर्भ तर्क (long-context reasoning) को बढ़ाता है, जिससे कई बेंचमार्क पर पारंपरिक केवल-परिणाम (outcome-only) विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ya Gao, Pekka Marttinen2026-07-03
🤖 AI

Evolutionary Wave Function Collapse

यह शोध पत्र एक विकासवादी खोज ढांचे (evolutionary search framework) का प्रस्ताव करता है जो वेव फंक्शन कोलैप्स (WFC) द्वारा उच्च-गुणवत्ता वाली प्रक्रियात्मक सामग्री (procedural content) उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाने वाले छोटे इनपुट उदाहरणों को अनुकूलित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि यह दृष्टिकोण उन डोमेन में पीढ़ी को प्रभावी ढंग से सुधारता है जहाँ वैश्विक गुण स्थानीय बाधाओं (local constraints) से उभरते हैं, जैसे कि भूलभुलैया की कनेक्टिविटी और डंजन लेआउट।

Dipika Rajesh, Ahmed Khalifa, Julian Togelius2026-07-03
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SUNTA: Hierarchical Video Prediction with Surprise-based Chunking

SUNTA एक पदानुक्रमित (hierarchical) वीडियो प्रेडिक्शन विधि है जो प्रशिक्षण और अनुमान संबंधी चुनौतियों को दूर करने के लिए प्रेडिक्शन एरर और आंतरिक विसंगति द्वारा संचालित 'सरप्राइज-आधारित चंकिंग' का उपयोग करती है, जिससे 250 टाइमस्टेप्स से अधिक की सटीक लंबी अवधि की भविष्यवाणियां संभव हो पाती हैं जहाँ मौजूदा बेसलाइन 10 के भीतर विफल हो जाते हैं।

Tomoshi Iiyama, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo2026-07-03
💬 NLP

ESC: Emotional Self-Correction for Reliable Vision-Language Models

यह शोध पत्र ESC (इमोशनल सेल्फ-करेक्शन) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में लेटेंट सेल्फ-करेक्शन व्यवहारों को ट्रिगर करने के लिए इमोशनल क्यूज़ को एक कंट्रोल सिग्नल के रूप में उपयोग करता है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त फाइन-ट्यूनिंग के उनकी विश्वसनीयता और तर्क क्षमता में सुधार होता है।

Tien-Huy Nguyen, Minh-Nhat Nguyen, Nguyen Nhat Huy, Hung Viet Nguyen, Huy Nguyen Minh Nhat, Thanh-Huy Nguyen, Cuong Tuan (…)2026-07-03
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Guided Action Flow: Q-Guided Inference for Flow-Matching Vision-Language-Action Policies

यह शोध पत्र गाइडेड एक्शन फ्लो (Guided Action Flow) को प्रस्तुत करता है, जो एक इन्फरेंस-टाइम फ्रेमवर्क है जो ग्रेडिएंट्स के माध्यम से सैंपलिंग को निर्देशित करने के लिए एक सीखे हुए एक्शन-चंक क्रिटिक (action-chunk critic) का उपयोग करके फ्रोजन फ्लो-मैचिंग विजन-लैंग्वेज-एक्शन पॉलिसियों को बेहतर बनाता है, जो मैनिपुलेशन कार्यों पर महत्वपूर्ण सफलता सुधार प्रदर्शित करता है और क्रिटिक जनरलाइजेशन (critic generalization) को एक प्रमुख शेष चुनौती के रूप में रेखांकित करता है।

Liuhaichen Yang, Zhuang Jiang, Chenchao Sheng, Zezhi Tang2026-07-03