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cs.AI

22016 पेपर

💬 NLP

Position: The Term "Machine Unlearning" Is Overused in LLMs

यह स्थिति पत्र तर्क देता है कि "मशीन अनलर्निंग" (machine unlearning) शब्द का वर्तमान में LLM अनुसंधान में रिफ्यूज़ल (refusal) या सप्रेशन (suppression) जैसे विविध कार्यों का वर्णन करने के लिए अत्यधिक उपयोग किया जा रहा है, और भ्रामक मूल्यांकन को रोकने तथा विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयुक्त शब्दावली सुनिश्चित करने हेतु इस शब्द को विशेष रूप से डेटासेट-परिभाषित विलोपन (dataset-defined deletion) और रिट्रेनिंग-तुल्यता गारंटी (retraining-equivalence guarantees) के लिए आरक्षित करने का आह्वान करता है।

Sangyeon Yoon, Yeachan Jun, Albert No2026-06-29
🤖 AI

CalBrief: A Pilot Diagnostic Benchmark for Evidence-Calibrated Scientific Briefing with Large Language Models

यह शोध पत्र CalBrief प्रस्तुत करता है, जो एक नैदानिक बेंचमार्क और ढांचा है जो यह प्रकट करता है कि जबकि संरचित संगठन LLMs में साक्ष्य तर्क (evidence reasoning) में सुधार करता है, स्पष्ट शक्ति-अंशांकन (strength-calibration) नीतियां अक्सर अत्यधिक रूढ़िवादिता की ओर ले जाती हैं, जिसका मुख्य कारण मॉडल की साक्ष्य शक्ति को आंकने की अंतर्निहित अक्षमता के बजाय विस्तारित लेबल स्पेस है।

Yu Fu, Yongqi Kang, Yong Zhao2026-06-29
🤖 AI

Agentic Publication Protocol: An Attempt to Modernize Scientific Publication

यह शोध पत्र एजेंटिक पब्लिकेशन प्रोटोकॉल (APP) को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का रिपॉजिटरी प्रारूप है जो पांडुलिपियों को कोड, डेटा और एजेंट-उन्मुख निर्देशों के साथ पैकेज करके वैज्ञानिक प्रकाशनों का आधुनिकीकरण करता है ताकि AI एजेंट सीधे परिणामों को पुनरुत्पादित कर सकें, कार्यप्रणाली की व्याख्या कर सकें और भविष्य के अनुसंधान में सहायता कर सकें।

Sirui Lu, Xiao-Liang Qi2026-06-29
🤖 AI

SidConArena: An Environment Evaluating Agents in Open-Ended,Positive-Sum Bargaining Game

यह शोध पत्र SidConArena प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बेंचमार्क फ्रेमवर्क है जो एक गतिशील, ओपन-एंडेड, पॉजिटिव-सम बारगेनिंग वातावरण में LLM एजेंटों का मूल्यांकन करता है जिसमें नेगोशिएशन (मोलभाव), प्रोडक्शन (उत्पादन) और ऑक्शन (नीलामी) चरण शामिल हैं, और यह प्रकट करता है कि हालांकि मजबूत मॉडल बेहतर आर्थिक परिणाम प्राप्त करते हैं, फिर भी वे संसाधन मूल्यांकन, पैसिव बारगेनिंग और लॉन्ग-होरिजन इन्वेस्टमेंट प्लानिंग (दीर्घकालिक निवेश योजना) के साथ संघर्ष करते हैं।

Yeqi Feng, Yuxin Chen, Tianxing He2026-06-29
⚡ electrical engineering

Automated brain tumor detection in MRI images using CNN and ResNet architectures

यह शोध पत्र ब्रेन एमआरआई (MRI) स्कैन को वर्गीकृत करने के लिए रेसनेट18 (ResNet18) और रेसनेट50 (ResNet50) आर्किटेक्चर के साथ ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करते हुए एक स्वचालित डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि 3,929 छवियों के डेटासेट पर उथले रेसनेट18 मॉडल ने रेसनेट50 की तुलना में 97% की बेहतर सटीकता प्राप्त की है।

Annapurna V K, Asha N, K Paramesha, Shabana Sultana, Kirankumar Humse2026-06-29
⚛️ quantum physics

Compression-Driven Anomaly Detection in Brain MRI Using an Interpretable Quantum Autoencoder

यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक क्वांटम ऑटोएनकोडर प्रस्तुत करता है जो मस्तिष्क के एमआरआई स्कैन में विसंगतियों का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए एंगल एनकोडिंग और वेरिएशनल कंप्रेशन का उपयोग करता है, जो एक सीखे हुए सामान्य मैनिफोल्ड के सापेक्ष रोग संबंधी क्षेत्रों की असंपीड्यता (incompressibility) का लाभ उठाकर शास्त्रीय बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Santanu Ganguly, Xing Liang, Dimitrios Makris2026-06-29✓ Author reviewed ⓘ
⚡ electrical engineering

Not All Relations Rotate Alike: Transformation-Aware Decoupling for Viewpoint-Robust 3D Scene Graph Generation

यह शोध पत्र ट्रांसफॉर्मेशन-अवेयर डिकपलिंग (TAD) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन 3D सीन ग्राफ जनरेशन फ्रेमवर्क है जो याव रोटेशन (yaw rotations) के तहत विभिन्न प्रेडिकेट्स के विषम ट्रांसफॉर्मेशन व्यवहारों को संबोधित करने के लिए रिलेशन रीजनिंग को स्पष्ट रूप से स्थिर और दिशात्मक शाखाओं में अलग करके व्यूपॉइंट मजबूती में सुधार करता है।

Jingjun Sun, Chaowei Wang, Zhirui Liu, Jiaxu Tian, Ming Yang, Yaoxing Wang, Shan Gao2026-06-29
🧬 biology

GRAFT: Biological Graph and Hypergraph Benchmarks for Linked Gene Expression and Phenotypic Trait Prediction in Arabidopsis thaliana

यह शोध पत्र GRAFT को प्रस्तुत करता है, जो *एराबिडोप्सिस थैलियाना* (Arabidopsis thaliana) में जीन अभिव्यक्ति प्रोफाइल को फेनोटाइपिक लक्षण मापों से जोड़ने वाला एक नवीन बहु-मोडल डेटासेट है, और जीनोम-टू-फेनोम चुनौती को संबोधित करने के लिए ग्राफ और हाइपरग्राफ लर्निंग विधियों का उपयोग करके लक्षणों की भविष्यवाणी करने और जीन-लक्षण संबंधों को मान्य करने के लिए बेंचमार्क स्थापित करता है।

Manuel Serna-Aguilera, Vanshika Jindal, Fiona L. Goggin, Jiamei Li, Aranyak Goswami, Alexander Bucksch, Suxing Liu, Khoa (…)2026-06-29
🤖 AI

When Does Personality Composition Matter for Multi-Agent LLM Teams?

यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ व्यक्तित्व प्रॉम्प्टिंग (personality prompting) मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) टीमों में संचार शैलियों को महत्वपूर्ण रूप से परिवर्तित करती है, वहीं वस्तुनिष्ठ कार्य प्रदर्शन पर इसका प्रभाव कार्य की संरचना पर अत्यधिक निर्भर है, जिसमें कम सहमतता (low agreeableness) का संरचित कोडिंग कार्यों पर नगण्य प्रभाव पड़ता है, लेकिन खुले सहयोग और प्रतिस्पर्धी सौदेबाजी के परिदृश्यों में प्रदर्शन को काफी हद तक कम कर देता है।

Aryan Keluskar, Amrita Bhattacharjee, Huan Liu2026-06-29
💬 NLP

Supersede: Diagnosing and Training the Memory-Update Gap in LLM Agents

यह शोध पत्र LLM एजेंटों में एक विशिष्ट "मेमोरी-अपडेट गैप" (स्मृति-अद्यतन अंतराल) की पहचान करता है जहाँ मॉडल के पैमाने की परवाह किए बिना, जैसे-जैसे बातचीत की लंबाई बढ़ती है, तथ्य-प्रतिस्थापन (fact-supersession) कार्यों पर प्रदर्शन काफी कम हो जाता है, और यह प्रदर्शित करता है कि 'सुपरसीड' (Supersede) नामक एक नए पेश किए गए प्रशिक्षण वातावरण में सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) के माध्यम से इस अंतराल को प्रभावी ढंग से कम किया जा सकता है।

Vedant Patel2026-06-29