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🤖 machine learning

Generalize and Guide: Decomposing Rewards for Few-Shot Inverse Reinforcement Learning

यह शोध पत्र मल्टीटास्क डिस्क्रिमिनेटर प्रॉक्सिमिटी-गाइडेड IRL (MPG) प्रस्तुत करता है, जो एक फ्यू-शॉट इनवर्स रीइन्फोर्समेंट लर्निंग विधि है जो सीमित लक्ष्य प्रदर्शनों और संबंधित मल्टी-टास्क डेटा से पर्याप्त विविधताओं वाले नए कार्यों को प्रभावी ढंग से सीखने के लिए एक सामान्यीकरण योग्य डिस्क्रिमिनेटर और एक प्रॉक्सिमिटी फंक्शन को जोड़ता है, जिससे मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में काफी उच्च सफलता दर प्राप्त होती है।

Ziyi Liu, Grace Zhang2026-07-21
🤖 machine learning

Feature Attribution-Based Explainability Analysis of Deep Learning Models in Predictive Process Monitoring

यह शोध पत्र प्रेडिक्टिव प्रोसेस मॉनिटरिंग में डीप लर्निंग मॉडल्स के लिए एक स्थानीय पोस्ट-हॉक व्याख्यात्मकता पद्धति प्रस्तावित करता है जो सेगमेंट-स्तरीय SHAP स्पष्टीकरण उत्पन्न करने के लिए कंट्रोल-फ्लो-अवेयर सेगमेंटेशन एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो कम्प्यूटेशनल दक्षता और इवेंट लॉग्स में अंतर्निहित कंट्रोल-फ्लो डायनेमिक्स को पकड़ने तथा महत्वपूर्ण चेंज पॉइंट्स की पहचान करने की क्षमता के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाता है।

Kseniya Sahatova, Rafael Seidi Oyamada, Xuefei Lu, Johannes De Smedt2026-07-21
🤖 machine learning

Reasoning as a Double-Edged Sword: Architecture and Cross-Stage Robustness in Vision-Language-Action Models

यह शोध पत्र इस अंतर्ज्ञान को चुनौती देता है कि तर्क (reasoning) विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडलों में मजबूती (robustness) को बढ़ाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि लेटेंट-इटरेटिव रीजनिंग आर्किटेक्चर, नॉन-रीजनिंग या टेक्स्ट-आधारित चेन-ऑफ-थॉट मॉडलों की तुलना में संरचनात्मक रूप से विक्षोभों (perturbations) के प्रति अधिक नाजुक हैं, और साथ ही यह भी प्रकट करता है कि सुरक्षा संकेतों के रूप में रीजनिंग आउटपुट की निगरानी करने वाली वर्तमान विधियाँ एडेप्टिव हमलों के तहत विफल हो जाती हैं।

Tuan Duong Trinh, Naveed Akhtar, Basim Azam2026-07-21
🤖 AI

Financial Audit Assistance using Misinformation Detection and Explanation

यह शोध पत्र एक अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) एआई-सहायता प्राप्त प्रणाली प्रस्तुत करता है जो ऐतिहासिक वित्तीय विवरणों और ऑडिट रिपोर्टों के एक विशाल संग्रह का लाभ उठाकर वित्तीय विवरणों में गलत सूचनाओं का स्वतः पता लगाता है और ऑडिटरों की सहायता के लिए ऐसे विसंगतियों के संभावित स्रोतों की पहचान करने वाले स्पष्टीकरण उत्पन्न करता है।

Kshitij Madhav Jadhav, Sushodhan Vaishampayan, Manoj Apte, Sachin Pawar, Nitin Ramrakhiyani, Girish Keshav Palshikar2026-07-21
🤖 AI

PGN: Design and Implementation of a Vision-Language Navigation System Based on Pangu Multimodal Foundation Model

यह शोध पत्र PGN प्रस्तुत करता है, जो OpenPangu-7B फाउंडेशन मॉडल पर निर्मित एक ऑफलाइन विजन-लैंग्वेज नेविगेशन सिस्टम है, जो विजुअल और लैंग्वेज मोडैलिटीज को संरेखित करने और एक्सपर्ट ट्रेजेक्टरीज के अनुकूल होने के लिए दो-चरणीय प्रशिक्षण रणनीति का उपयोग करता है, जिससे Ascend 910B हार्डवेयर पर मिक्सड-प्रिसिजन कंप्यूटेशन और DeepSpeed का उपयोग करते हुए होल्ड-आउट डेटा पर 62.29% नॉर्मलाइज्ड एक्शन मैच प्राप्त किया गया है।

Li Xian, Mingxi Li, Yizheng Wang, Yiming Shen, Qi Chen, Zhuoling Xiao2026-07-21
🤖 machine learning

Phasor Attention: Mean Root Square Normalization for Phase Manifold Preservation

यह शोध पत्र मीन रूट स्क्वायर नॉर्मलाइजेशन (MRSNorm) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन नॉर्मलाइजेशन तकनीक है जो पारंपरिक स्केलिंग प्रतिमान को उलटने के लिए चैनलों को 2D फेज़र्स (phasors) में युग्मित करती है, जिससे पैरामीटर्स को आधा करने के साथ-साथ ज्यामितीय बाधाएं लागू होती हैं जो ग्रेडिएंट होमोजेनिटी (gradient homogeneity) सुनिश्चित करती हैं और संख्यात्मक अस्थिरता को रोकती हैं।

Sungwoo Goo, Hwi-yeol Yun, Sangkeun Jung2026-07-21
🤖 AI

I wanted it to feel more personal: Customization of social AI as AI individualism in practice

यह अध्ययन इस बात की जांच करता है कि कैसे 169 उपयोगकर्ता व्यक्तिगत प्राथमिकताओं को प्रतिबिंबित करने के लिए सोशल एआई (social AI) को अनुकूलित करते हैं, जो यह प्रकट करता है कि यह सह-सृजन प्रक्रिया स्वामित्व और व्यक्तिवाद की भावना को बढ़ावा देती है और साथ ही शक्तिशाली प्रणालियों पर नियंत्रण का एक भ्रम भी पैदा कर सकती है।

Marita Skjuve, Anna Grøndal Larsen, Asbjørn Følstad, Nena van As, Petter Bae Brandtzaeg2026-07-21
🤖 AI

ConceptTree: Bringing Semantic Transparency to Black-Box Decision Making for Robotic Manipulation

ConceptTree एक ऐसा ढांचा है जो कौशल चयन को एक निर्णय वृक्ष (decision tree) के भीतर मानव-व्याख्या योग्य दृश्य अवधारणाओं पर तर्क के रूप में पुनर्गठित करके लंबी अवधि के रोबोटिक हेरफेर में पारदर्शिता को बढ़ाता है, जिससे मौजूदा अपारदर्शी दृष्टिकोणों की तुलना में पता लगाने योग्य, हस्तक्षेप योग्य और अधिक प्रभावी निर्णय लेने में सक्षम बनाया जा सके।

Yongyan Wen, Feifan Liu, Jinyi Chen, Bo An, Peng Liu, Siyuan Li2026-07-21
💬 NLP

Zero Hallucination, by Construction: Hallucination-Aware Layered Oversight for Trustworthy Enterprise AI

यह शोध पत्र HALO (हैलुसिनेशन-अवेयर लेयर्ड ओवरसाइट) को प्रस्तुत करता है, जो एक छह-स्तरीय आश्वासन आर्किटेक्चर है जो बड़े भाषा मॉडलों की अंतर्निहित सीमाओं को समाप्त करके नहीं, बल्कि ग्राउंडेड जनरेशन, कंस्ट्रेंड एक्जीक्यूशन, मल्टी-सिग्नल वेरिफिकेशन, कैलिब्रेटेड एब्स्टेंशन, टोटल ट्रेसिबिलिटी और कंटीन्यूअस ओवरसाइट के एक सिस्टम-लेवल फ्रेमवर्क को लागू करके 'जीरो हैलुसिनेशन' प्राप्त करता है ताकि हैलुसिनेशन्स को एक प्रबंधनीय विफलता मोड के रूप में सीमित किया जा सके।

Bogdan Raduta, Horia Velicu, Alexandru Preda, Serban Chiricescu2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

ST-Veto: Spatio-Temporal Token Veto for Diffusion MLLMs via Taylor Prediction and Visual Grounding

यह शोध पत्र ST-Veto का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त विधि है जो द्वितीय-क्रम टेलर भविष्यवाणी (second-order Taylor prediction) और विजुअल ग्राउंडिंग का लाभ उठाकर डिफ्यूजन मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को बेहतर बनाती है, ताकि ऑर्डर-अग्नोस्टिक जनरेशन प्रक्रिया के दौरान अस्थिर या कमजोर रूप से ग्राउंड किए गए टोकन को वीटो किया जा सके, जिससे बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण या लागत के तर्क सटीकता में उल्लेखनीय सुधार होता है।

Keuntae Kim, Beomseok Lee, Hyunwoo Kim, Yong Suk Choi2026-07-21