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cs.AI

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🤖 machine learning

Symbolic Mechanistic Data Attribution: Tracing Training Influence to Learned Behavioral Policies

यह शोध पत्र सिम्बॉलिक मैकेनिस्टिक डेटा एट्रिब्यूशन (SMDA) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी और डेटा एट्रिब्यूशन के बीच सेतु बनाता है, जिससे विश्लेषणात्मक रूप से यह विघटित किया जा सके कि विशिष्ट प्रशिक्षण उदाहरण उच्च-स्तरीय सिम्बॉलिक व्यवहार संबंधी नीतियों को कैसे आकार देते हैं, जिससे बड़े भाषा मॉडलों में व्यवस्थित सुरक्षा अंतराल और फीचर-स्तर के हस्तक्षेप का अनावरण होता है।

Reza Habibi, Darian Lee, Magy Seif El-Nasr2026-06-30
💻 computer science

Direct Causation in International Humanitarian Law and the Challenge of AI-Mediated Civilian Cyber Operations

यह शोध पत्र तर्क देता है कि एआई-मध्यस्थ नागरिक साइबर संचालन, अंतरराष्ट्रीय मानवीय कानून के 'प्रत्यक्ष भागीदारी' के लिए 'प्रत्यक्ष कारण' (डायरेक्ट कॉजेशन) परीक्षण को संरचनात्मक रूप से कमजोर करते हैं क्योंकि स्वायत्त प्रणाली के निर्णय मानव विलगता (डिस्कनेजमेंट) के बाद होते हैं, जिसके लिए परिणामी कानूनी अंतराल को संबोधित करने हेतु लक्ष्य-विशिष्टीकरण सूक्ष्मता (गोल-स्पेसिफिकेशन ग्रैनुलैरिटी) पर आधारित एक नए ढांचे की आवश्यकता है।

Alice Saito, Harold Godsoe, Phan Xuan Tan2026-06-30
💻 computer science

Anomaly Factory 3D: A Modular Framework for Diverse Pseudo-Anomaly Synthesis in Unsupervised 3D Anomaly Detection

यह शोध पत्र एनोमली फैक्ट्री 3D (AF3AD) को प्रस्तुत करता है, जो एक सेंटर-कंडीशन्ड पैरामीट्रिक विरूपण मॉडल (center-conditioned parametric deformation model) का उपयोग करके सामान्य 3D पॉइंट क्लाउड्स से विविध छद्म-विसंगतियों (pseudo-anomalies) को संश्लेषित करने वाला एक मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है, जिससे विभिन्न प्रतिमानों (paradigms) में अनसुपरवाइज्ड विसंगति पहचान विधियों के प्रदर्शन और मजबूती को बढ़ाया जा सके।

Ali Balapour, Faraz Hach2026-06-30
💬 NLP

Evidence-Informed LLM Beliefs for Continual Scientific Discovery

यह शोध पत्र एलएलएम (LLM) के साथ निरंतर वैज्ञानिक खोज के लिए एक साक्ष्य-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो स्थिर बेयसियन सरप्राइज (Bayesian surprise) को गैर-स्थिर, विश्वास-अपडेटेड सरप्राइज़ल (belief-updated surprisal) से प्रतिस्थापित करता है और स्पूरियस रिवॉर्ड्स (spurious rewards) को समाप्त करने के लिए फ़िल्टरिंग और विविधता अधिकतमकरण का उपयोग करता है, जिससे कई डोमेन में परिकल्पना अन्वेषण में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Dhruv Agarwal, Reece Adamson, Andrew McCallum, Peter Clark, Ashish Sabharwal, Bodhisattwa Prasad Majumder2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Behavior Uncloning: Distilling Mode Redirection into Policy Weights without Inference-Time Steering

यह शोध पत्र MoRE (मोड रिडायरेक्शन) का प्रस्ताव करता है, जो एक अस्थायी मोड क्लासिफायर के मार्गदर्शन को एक संक्षिप्त "अनक्लोनिंग" चरण के माध्यम से पॉलिसी वेट्स में आसवित (distill) करने की एक विधि है, ताकि बिना किसी इन्फरेंस-टाइम ओवरहेड के व्यवहार-क्लोन की गई पॉलिसियों में असुरक्षित या अवांछित व्यवहार मोड को स्थायी रूप से दबाया जा सके, जिससे विविध रोबोटिक कार्यों में परिनियोजन (डिप्लॉयमेंट) सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार होता है।

Hao Wang, Jiuzhou Lei, Dayou Li, Bangya Liu, Minghui Zheng, Manling Li, Ruohan Zhang, Zhiwen Fan2026-06-30
💻 computer science

A Cognition-Emotion-Personality Framework for Modeling Human-Like Awareness and Behavior in Emergency Evacuations

यह शोध पत्र एक विस्तारित एजेंट-आधारित निकासी ढांचे का प्रस्ताव करता है जो संज्ञानात्मक, भावनात्मक, सामाजिक और OCEAN-आधारित व्यक्तित्व तंत्रों को एकीकृत करता है—विशेष रूप से भय की गतिशीलता को न्यूरोटिसिज्म (neuroticism) से जोड़ते हुए—ताकि अनिश्चितता के तहत वास्तविक मानव-समान जागरूकता और विषम व्यवहारों को मॉडल किया जा सके, जिससे आपातकालीन निकासी के दौरान देरी, भ्रम और चोटों जैसी भीड़ की घटनाओं का अनुकरण बेहतर बनाया जा सके।

Zoi Lygizou, Michalis Zervas, Helena G. Theodoropoulou, Vasilis Zafeiropoulos, Dimitris Kalles, Chairi Kiourt2026-06-30
💻 computer science

MoPe: Motion Permanence for Robust Monocular Gaussian Mapping in Dynamic Environments

यह शोध पत्र MoPe को प्रस्तुत करता है, जो एक मेमोरी-अवेयर अनसर्टेन्टी फ़िल्टर है जो वर्तमान मोनोकुलर गॉसियन SLAM विधियों की मेमोरीलेस सीमाओं को दूर करने के लिए समय के साथ ऐतिहासिक डायनेमिक अवस्थाओं को प्रसारित करके "मोशन परमानेंस" (गति स्थायित्व) को लागू करता है, जिससे गतिशील वातावरण में घोस्टिंग आर्टिफ़ेक्ट्स को काफी कम किया जाता है और ट्रैकिंग मजबूती में सुधार होता है।

Qixin Xiao2026-06-30
💰 quantitative finance

When Summaries Distort Decisions: Information Fidelity in LLM-Compressed Financial Analysis

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि वित्तीय दस्तावेजों का LLM-आधारित संपीड़न (compression) संदर्भहीनता और मॉडल निर्भरता के माध्यम से निष्ठा संबंधी हानि (fidelity losses) उत्पन्न करके निवेश निर्णयों को विकृत कर सकता है, और एक "एजेंटिक कॉन्टेक्स्ट कंप्रेशन" ढांचे का प्रस्ताव करता है जो निर्णय-प्रासंगिक संदर्भ को बनाए रखने के लिए कई संभावित सारांशों को उत्पन्न और ऑडिट करता है।

Hoyoung Lee, Suhwan Park, Seunghan Lee, Jun Seo, Jaehoon Lee, Sungdong Yoo, Minjae Kim, CheolWon Na, Zhangyang Wang, Zac (…)2026-06-30
💻 computer science

Confidence-feedback-weighted graph matching network: online-offline laser-induced damage site matching under complex interference

यह शोध पत्र एक कॉन्फिडेंस-फीडबैक-वेटेड ग्राफ मैचिंग नेटवर्क प्रस्तावित करता है जो डिस्ट्रैक्टर प्रसार को दबाने और विभेदन क्षमता को बढ़ाने के लिए पुनरावृत्ति आत्मविश्वास अनुमान और फीडबैक का उपयोग करता है, जिससे जटिल हस्तक्षेप के तहत 96.36% F1-स्कोर के साथ मजबूत ऑनलाइन-ऑफलाइन लेजर-प्रेरित क्षति स्थल मिलान प्राप्त होता है।

Yueyue Han, Guanhua Chen, Hangcheng Dong, Kang Zhang, Fengdong Chen, Zhitao Peng, Fa Zeng, Qihua Zhu, Guodong Liu2026-06-30
💬 NLP

A Hybrid Framework for Song Lyric Annotation Based on Human-LLM Alignment

यह शोध पत्र भावना पहचान में मानव-LLM संरेखण (alignment) का विश्लेषण करने के लिए एक नया वाक्य-स्तरीय गीत डेटासेट प्रस्तुत करता है और एक हाइब्रिड एनोटेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मानव और मॉडल एनोटेशन के बीच संभावित मिसअलाइनमेंट की भविष्यवाणी करके इस प्रक्रिया को अनुकूलित करता है।

Rashini Liyanarachchi, Frank Tran, Md Mahmudul Hasan, Aditya Joshi, Erik Meijering2026-06-30