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cs.AI

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A Continual Validation, Updating, and Decision-Making Framework for Self-Adaptive Digital Twins via Robust Model Predictive Control: A Case Study in Additive Manufacturing

यह शोध पत्र फिशर स्कोर-आधारित ड्रिफ्ट डिटेक्शन, निरंतर शिक्षण के लिए पैरामीटर-कुशल लो-रैंक अडैप्टेशन (LoRA), और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट के तहत भविष्य कहनेवाला सटीकता और अनिश्चितता परिमाणीकरण सुनिश्चित करने के लिए मैन-व्हिटनी यू टेस्ट सत्यापन को एकीकृत करके एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग में स्व-अनुकूली डिजिटल ट्विन्स की विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए एक सांख्यिकीय रूप से कठोर ढांचा प्रस्तुत करता है।

Yi-Ping Chen, Ying-Kuan Tsai, Vispi Karkaria, Seul Lee, Daniel Apley, Wei Chen2026-07-21
💬 NLP

Logical Judgments Under Pressure: Diagnosing Syllogistic Stability with Learned Soft Prefixes

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सीखे गए सॉफ्ट प्रीफिक्स (soft prefixes) विशिष्ट तार्किक परिचालनों को लागू करने के बजाय एक व्यापक उत्तर प्राथमिकता को प्रेरित करके बड़े भाषा मॉडलों में सही तार्किक निर्णयों को व्यवस्थित रूप से ओवरराइड कर सकते हैं, जिससे विभिन्न मॉडल आर्किटेक्चर के बीच तार्किक स्थिरता में महत्वपूर्ण भिन्नताओं का पता चलता है।

Brian K Chen2026-07-21
🤖 AI

Simple Domain Generalization for Strong Pixel-Level Image Tampering Detection in Modern VLMs

यह शोध पत्र आधुनिक विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में पिक्सेल-स्तरीय इमेज टैम्परिंग डिटेक्शन के लिए एक सरल लेकिन प्रभावी डोमेन-जनरलाइजेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो विविध आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन VLM-जनरेटेड मैनिपुलेशन्स में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट रोबस्टनेस प्राप्त करने के लिए बैलेंस्ड मिनीबैच सैंपलिंग और लेट-इंजेक्शन ट्रेनिंग स्ट्रैटेजी का उपयोग करता है।

Yi Tang, Xinyi Shang, Jiacheng Cui, Sondos Mahmoud Bsharat, Jiacheng Liu, Xiaohan Zhao, Tran Dinh Tien, Ahmed Elhagry, S (…)2026-07-21
🤖 AI

A Scaffolded GenAI Lab in Early Undergraduate CS: A Mixed-Methods, Multi-Course Evaluation

यह मिश्रित-पद्धति वाला अध्ययन प्रदर्शित करता है कि कई स्नातक पाठ्यक्रमों में एक संक्षिप्त, स्कैफोल्डेड "AI-Lab" हस्तक्षेप ने वैचारिक और डिबगिंग कार्यों के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करने के प्रति छात्रों के आराम और खुलेपन को सफलतापूर्वक बढ़ाया, जबकि ग्रेड वाले असाइनमेंटों पर समग्र स्व-रिपोर्ट किए गए उपयोग को बढ़ाए बिना अधिक आलोचनात्मक, पुनरावृत्ति संबंधी जुड़ाव रणनीतियों को बढ़ावा दिया।

Ethan Dickey, Andres Bejarano, Rhianna Kuperus, Bárbara Fagundes2026-07-20
🤖 AI

SLAC: Safe and Efficient Real-Robot Reinforcement Learning via Unsupervised Simulation Pre-Training

SLAC एक नवीन ढांचा है जो अनसुपरवाइज्ड सिमुलेशन के माध्यम से एक टास्क-अग्नोस्टिक लेटेंट एक्शन स्पेस को प्री-ट्रेन करके, जटिल हाई-डिग्री-ऑफ-फ्रीडम रोबोट्स के लिए सुरक्षित और सैंपल-एफिशिएंट रियल-वर्ल्ड रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को सक्षम बनाता है, जिससे यह बिना किसी प्रदर्शन (डेमोंस्ट्रेशन) के एक घंटे से कम समय में कॉन्टैक्ट-रिच बाईमैनुअल मोबाइल मैनिपुलेशन कार्यों में महारत हासिल कर सकता है।

Jiaheng Hu, Peter Stone, Roberto Martín-Martín2026-07-20
💬 NLP

Domain Knowledge-Enhanced LLMs for Fraud and Concept Drift Detection

यह शोध पत्र एक डोमेन नॉलेज-एन्हांस्ड एलएलएम (LLM) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो संरचित अंतर्दृष्टि को दो-चरणीय पहचान प्रणाली के साथ एकीकृत करता है ताकि भ्रामक बातचीत की प्रभावी ढंग से पहचान करने और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट (concept drift) को सौहार्दपूर्ण या धोखाधड़ी वाले के रूप में वर्गीकृत करने के लिए, SEConvo डेटासेट पर 98% सटीकता प्राप्त करते हुए उच्च-जोखिम वाले एनएलपी (NLP) अनुप्रयोगों में ज़ीरो-शॉट बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Ali Şenol, Garima Agrawal, Huan Liu2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

A Neuro-Symbolic Approach for Probabilistic Reasoning on Graph Data

यह शोध पत्र एक न्यूरो-सिम्बोलिक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNNs) को रिलेशनल बेयसियन नेटवर्क (RBNs) में एकीकृत करता है ताकि GNNs की सीखने की शक्तियों को RBNs की संभाव्य तर्क क्षमताओं के साथ संयोजित किया जा सके, जो नवीन MAP अनुमान विधियों और बेंचमार्क डेटासेट के माध्यम से सामूहिक वर्गीकरण और पर्यावरणीय नियोजन में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Raffaele Pojer, Andrea Passerini, Kim G. Larsen, Manfred Jaeger2026-07-20
📊 statistics

A Bit of Freedom Goes a Long Way: Classical and Quantum Algorithms for Reinforcement Learning under a Generative Model

यह शोध पत्र एक जेनेरेटिव मॉडल के तहत परिमित और अनंत-क्षितिज वाले मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं (Markov Decision Processes) के लिए नवीन शास्त्रीय और क्वांटम ऑनलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो आशावाद (optimism) और पश्च वितरण नमूनाकरण (posterior sampling) जैसे पारंपरिक प्रतिमानों को दरकिनार करने के लिए प्रत्यक्ष इष्टतम नीति गणना का लाभ उठाते हैं, जिससे क्वांटम विधियों के लिए समय चरणों पर पॉलीलॉगैरिद्मिक निर्भरता सहित बेहतर रिग्रेट बाउंड्स प्राप्त होते हैं।

Andris Ambainis, Joao F. Doriguello, Debbie Lim2026-07-20
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Human-Aligned Procedural Level Generation Reinforcement Learning via Text-Level-Sketch Shared Representation

यह शोध पत्र VIPCGRL प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो टेक्स्ट, लेवल और स्केच मोडैलिटीज को एक साझा एम्बेडिंग स्पेस और कंट्रास्टिव लर्निंग के माध्यम से एकीकृत करके मानव-संरेखित प्रोसीजरल लेवल जनरेशन को बढ़ाता है ताकि डिजाइनर के इरादे को बेहतर ढंग से समझा जा सके और नियंत्रणीय, मानव-समान आउटपुट उत्पन्न किया जा सके।

In-Chang Baek, Seoyoung Lee, Sung-Hyun Kim, Geumhwan Hwang, KyungJoong Kim2026-07-20
🤖 AI

Poison to Detect: Detection of Targeted Overfitting in Federated Learning

यह शोध पत्र लेबल फ्लिपिंग, बैकडोर ट्रिगर इंजेक्शन और मॉडल फिंगरप्रिंटिंग जैसी तीन क्लाइंट-साइड डिटेक्शन तकनीकों का प्रस्ताव करके फेडरेटेड लर्निंग में ऑर्केस्ट्रेटर-संचालित लक्षित ओवरफिटिंग (orchestrator-driven targeted overfitting) के अल्प-अन्वेषित खतरे को संबोधित करता है, जो वैश्विक एकत्रीकरण की अखंडता के शीघ्र सत्यापन को सक्षम बनाता है और क्लाइंट्स को महत्वपूर्ण गोपनीयता हानि होने से पहले अलग होने की अनुमति देता है।

Soumia Zohra El Mestari, Maciej Krzysztof Zuziak, Gabriele Lenzini2026-07-20