cs.AI पेपर | Gist.Science

A Phased Development Framework Enabling Islanded Operation of Sustainable AI Data Centers With Onsite Grid-Following and Grid-Forming Energy Architectures

यह शोध पत्र टिकाऊ एआई डेटा केंद्रों के लिए एक चरणबद्ध विकास ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पूर्ण ग्रिड कनेक्टिविटी की ओर संक्रमण के दौरान इंटरकनेक्शन विलंबों को संबोधित करने और विश्वसनीय आइलैंड ऑपरेशन (islanded operation) को सक्षम करने के लिए ग्रिड-फॉर्मिंग ऊर्जा भंडारण के साथ मॉड्यूलर निर्माण और हाइब्रिड ऑन-साइट जनरेशन का उपयोग करता है।

Soham Ghosh, Nabil Mohammed, Mohammad Ashraf Hossain Sadi2026-07-21

🤖 machine learning

CoEvoP&R: Co-Evolving Placement Objectives with Routing Feedback via Large Language Models

CoEvoP&R एक नवीन फ्रेमवर्क है जो रूटिंग और टाइमिंग फीडबैक द्वारा निर्देशित पठनीय, डिफरेंशिएबल प्लेसमेंट उद्देश्यों को स्वचालित रूप से विकसित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जो नेटिव एनालिटिकल प्लेसर्स की तुलना में पोस्ट-रूट वायरलेंथ, कंजेशन और टाइमिंग मेट्रिक्स में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Ruogu Chen, Weihua Xiao, Ramesh Karri, Jie Han2026-07-21

📊 statistics

Kernelized Linear Attention: Breaking the Capacity Wall with Symmetric Cones

यह शोध पत्र कर्नेलाइज़्ड लीनियर अटेंशन (KATA) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो लीनियर अटेंशन में क्षमता-हस्तक्षेप ट्रेडऑफ (capacity-interference tradeoff) को हल करने के लिए सिमेट्रिक कोन्स और रैंक-वन PSD फीचर्स का लाभ उठाता है, जिससे कम KV-कैश ओवरहेड के साथ निकट-पूर्ण दीर्घ-रेंज प्रदर्शन बनाए रखते हुए बेहतर एसोसिएटिव रिकॉल और FlashAttention-2 की तुलना में काफी अधिक थ्रूपुट प्राप्त होता है।

Ayoub Ghriss, Sourav Chakraborty2026-07-21

🤖 AI

HyCoRec: Hypergraph-Enhanced Multi-Preference Learning for Alleviating Matthew Effect in Conversational Recommendation

यह शोध पत्र HyCoRec का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन संवादात्मक अनुशंसा ढांचा (conversational recommendation framework) है, जो समय के साथ विविध उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को कैप्चर करने के लिए हाइपरग्राफ-उन्नत बहु-आयामी प्राथमिकता शिक्षण (hypergraph-enhanced multi-aspect preference learning) का लाभ उठाता है ताकि मैथ्यू प्रभाव (Matthew effect) को प्रभावी ढंग से कम किया जा सके और बेंचमार्क डेटासेट पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Yongsen Zheng, Ruilin Xu, Ziliang Chen, Guohua Wang, Mingjie Qian, Jinghui Qin, Liang Lin2026-07-21

🤖 AI

Panache: One-Pass Motif Discovery at Every Window Length

यह शोध पत्र पनाश (Panache) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन वन-पास स्ट्रीमिंग एल्गोरिदम है जो सभी विंडो लंबाई के लिए z-सामान्यीकृत पैन-मोटिफ डिस्कवरी हेतु ऑनलाइन स्पेक्ट्रल स्टेट्स को कुशलतापूर्वक बनाए रखकर लगभग रैखिक समय जटिलता प्राप्त करता है, जो गति और सटीकता दोनों में मौजूदा CPU और GPU बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Tej Sanibh Ranade2026-07-21

🤖 AI

SALT: Salience-Aware Lexical Trie for Long-Context Compression

यह शोध पत्र SALT का प्रस्ताव करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) निष्कर्षण ढांचा (extractive framework) है जो विषयगत विविधता को बनाए रखने और प्रमुख विषयों द्वारा बजट के एकाधिकार को रोकने के लिए वाक्यों के कीवर्ड्स को एक आवृत्ति-क्रमित ट्राइ (frequency-ordered trie) में व्यवस्थित करता है, जिससे बड़े भाषा मॉडलों (large language models) के लिए लंबे-संदर्भ वाले प्रॉम्प्ट्स को कुशलतापूर्वक संकुचित किया जा सके।

Oteo Mamo, Hyunjin Yi, Joydhriti Choudhury, Shangqian Gao, Weikuan Yu2026-07-21

🤖 AI

Pailitao-MMSearch: Building Native E-Commerce Multimodal Search Foundation

यह शोध पत्र Pailitao-MMSearch को प्रस्तुत करता है, जो Qwen पर आधारित एक नेटिव ई-कॉमर्स मल्टीमॉडल सर्च फाउंडेशन मॉडल है, जो अलग-थलग सिंगल-मोडल मॉडलों और सामान्य-उद्देश्य वाले विजन-लैंग्वेज मॉडलों की सीमाओं को दूर करने के लिए हाइब्रिड सिमेंटिक आईडी (Hybrid Semantic IDs), एक टू-स्टेज कॉन्टिनुअल प्री-ट्रेनिंग रणनीति और एक हाइब्रिड रीजनिंग पोस्ट-ट्रेनिंग पाइपलाइन को एकीकृत करता है, जिससे ताओबाओ (Taobao) के प्लेटफॉर्म पर +13.61% तक GMV सुधार के साथ महत्वपूर्ण व्यावसायिक लाभ प्राप्त हुआ है।

Xiaohan Ye, Xu Chen, Zihan Gong, Jian Ding, Lianyu Du, Baicheng Chen, Yunmeng Shu, Jingqian Zhao, Zhixiang Zhao, Shuaiqi (…)2026-07-21

💬 NLP

After the Euclidean Highway: Hyperbolic Expert AI as the Next Innovation

यह शोध पत्र HySAT को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्रशिक्षण ढांचा है जो हाइपरबोलिक कर्वेचर (hyperbolic curvature) को ट्रेन करने योग्य एडेप्टर के भीतर के बजाय विशेष रूप से लॉस लेयर (loss layer) पर लागू करके हाइपरबोलिक एक्सपर्ट एआई को स्थिर करता है, जिससे विशेषज्ञ डोमेन में पैरेंट-चाइल्ड ट्री संरचनाओं को संरक्षित किया जाता है और कई छोटे लैंग्वेज मॉडल्स में ट्रेनिंग कोलैप्स को रोका जाता है।

Kwan Soo Shin, In Seok Kang, Munho Lee2026-07-21

🤖 AI

CommitLLM: A Fine-Tuned Pipeline for Git Commit Message Generation

CommitLLM एक तीन-चरणीय पाइपलाइन है जो कोड डिफ्स (code diffs) से संक्षिप्त और प्रारूप-अनुपालन वाले गिट कमिट संदेश (git commit messages) उत्पन्न करने के लिए एक छोटे भाषा मॉडल को फाइन-ट्यून करती है और बाधित डिकोडिंग (constrained decoding) के साथ नियत पोस्ट-प्रोसेसिंग लागू करती है, जो यह प्रदर्शित करता है कि संरचित आउटपुट कार्यों को केवल मॉडल अनुकूलन की तुलना में पाइपलाइन इंजीनियरिंग से अधिक लाभ होता है।

Md Rafid Haque, Poojan Narendrabhai Patel, Meetkumar Vijaybhai Raychura2026-07-21

🤖 AI

The Curvature Shadow: An Apparent Failure of Maximum-Entropy Equilibrium Selection is a Removable Artifact

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कुह्न पोकर (Kuhn poker) में रेगुलराइज्ड नैश डायनेमिक्स (Regularized Nash Dynamics) और अधिकतम-एन्ट्रॉपी संतुलन (maximum-entropy equilibrium) के बीच का स्पष्ट विसंगति कोई वास्तविक चयन पूर्वाग्रह नहीं है, बल्कि एक हटाने योग्य आर्टिफैक्ट (artifact) है जो एंट्रॉपी लैंडस्केप की वक्रता के साथ परस्पर क्रिया करने वाली एक छोटी एंट्रॉपी कमी के कारण उत्पन्न हुआ है, जिसे कई खेलों में मात्रात्मक रूप से मान्य किया गया है।

Luis Leal2026-07-21

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