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cs.AI

22016 पेपर

🤖 AI

Odyssey: Constructing Verifiable Local Truth-Preserving Foundation Models

यह शोध पत्र ODYSSEY को प्रस्तुत करता है, जो कान एक्सटेंशन (Kan extensions) के माध्यम से मॉड्यूलर "फाउंड्रीज़" (foundries) को संयोजित करके सत्यापन योग्य, स्थानीय सत्य-संरक्षण वाले फाउंडेशन मॉडल्स (foundation models) के निर्माण हेतु यूनिवर्सल फाउंड्री लर्निंग (Universal Foundry Learning) और फाउंड्री SQL (Foundry SQL) का उपयोग करने वाला एक श्रेणीगत ढांचा (categorical framework) है, जो कठोर तर्कसंगतता, निदान और विषम ज्ञान स्रोतों के एकीकरण को सक्षम बनाता है।

Sridhar Mahadevan2026-06-29
💬 NLP

Narrative-UFET: Narrative Generation for Ultra-Fine Entity Typing

यह शोधपत्र Narrative-UFET प्रस्तुत करता है, जो सिंथेटिक नैरेटिव्स (कथाओं) का उपयोग करने वाला एक नियंत्रित ढांचा है जो यह प्रदर्शित करता है कि एकल वाक्यों से परे संदर्भ का विस्तार करना लॉन्ग-टेल प्रकारों के लिए अल्ट्रा-फाइन एंटिटी टाइपिंग में महत्वपूर्ण सुधार करता है, विशेष रूप से तब जब नैरेटिव स्पष्ट रूप से प्रकार के बदलावों का संकेत देता है।

Mreedul Gupta, Advait Deshmukh, Ashwin Umadi, Matt Pauk, Maria Leonor Pacheco2026-06-29
🤖 machine learning

Global Explanations for Multivariate Time Series Forecasting Models via KK-Order Markov Approximations

यह शोधपत्र KARMA को प्रस्तुत करता है, जो एक KK-क्रम मार्कोव सरोगेट मॉडल (surrogate model) का निर्माण करके मल्टीवेरिएट टाइम-सीरीज पूर्वानुमान मॉडलों के लिए वैश्विक स्पष्टीकरण (global explanations) उत्पन्न करने की एक नवीन विधि है, जो मौजूदा एट्रिब्यूशन तकनीकों की तुलना में टेम्पोरल डिपेंडेंसीज़ (temporal dependencies) को अधिक प्रभावी ढंग से कैप्चर करता है और कारण संरचनाओं (causal structures) को पुनर्प्राप्त करता है।

Amadeo Tunyi2026-06-29
🤖 machine learning

HybridCodec: Modeling Discrete and Continuous Representations for Efficient Speech Language Models

HybridCodec, टेम्पोरली कंप्रेस्ड डिस्क्रीट टोकन्स को डाइमेंशनलिटी-रिड्यूस्ड कंटीन्यूअस रेसिडुअल्स के साथ जोड़कर स्पीच लैंग्वेज मॉडल्स के लिए डिस्क्रीट ऑडियो रिप्रेजेंटेशन्स में होने वाले सूचना के नुकसान को संबोधित करता है, जिससे ऑटोरिग्र्रेसिव इन्फरेंस स्टेप्स को कम करते हुए स्पीकर कैरेक्टरिस्टिक रिटेंशन में सुधार होता है।

Artem Ploujnikov, Francesco Verdini, Samir Sadok, Mirco Ravanelli2026-06-29
🤖 AI

MER-R1: Multimodal Emotion Reasoning via Slow-Fast Thinking Synergy

यह शोध पत्र MER-R1 का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो दोहरे-उद्देश्य विच्छेदन (dual-objective disentanglement) और आत्मविश्वास अंशांकन (confidence calibration) के माध्यम से तीव्र चिंतन (fast thinking) की उच्च-रिकॉल अंतर्ज्ञान और मंद चिंतन (slow thinking) की उच्च-परिशुद्धता चयनात्मकता के तालमेल द्वारा अत्याधुनिक मल्टीमॉडल भावना पहचान प्राप्त करता है।

Zhiyuan Han, Beier Zhu, Wenwen Tong, Chengwei Qin, Xinyi Wang, Jiayu Zhang, Jiangnan Chen, Hewei Guo, Dongchuan Ran, Lew (…)2026-06-29
🧬 biology

Reconstructing the Developmental Trajectory of Adipocytes in Human Adipose Tissue Using Single-Cell RNA Sequencing

यह अध्ययन मानव एडिपोसाइट्स (वसा कोशिकाओं) का पहला व्यापक विकासात्मक मानचित्र बनाने के लिए सिंगल-सेल आरएनए सीक्वेंसिंग का उपयोग करता है, जो 15 विशिष्ट सेल क्लस्टर्स की पहचान करता है और मेटाबॉलिक विकारों के लिए संभावित चिकित्सीय लक्ष्यों के रूप में मुख्य रूप से IGF और FGF सिग्नलिंग मार्गों द्वारा संचालित डिपो-विशिष्ट विभेदन पैटर्न को रेखांकित करता है।

Weny S. M Sitinjak, Humasak Tommy Argo Simanjuntak2026-06-29
💬 NLP

Mitigating LLM-based p-Hacking by Preregistering for the Next LLM

यह शोध पत्र विश्लेषण योजनाओं को पूर्व-पंजीकृत (प्रि-रजिस्टर) करके और पंजीकरण के बाद जारी किए गए पहले पात्र मॉडल पर पुष्टिकरण परीक्षणों को निष्पादित करके, एलएलएम-आधारित अनुसंधान में पी-हैकिंग (p-hacking) को कम करने के लिए एक प्रोटोकॉल का प्रस्ताव देता है और अनुभवजन्य रूप से उसे मान्य करता है, जिससे शोधकर्ताओं को विशिष्ट मॉडल व्यवहारों के प्रति ओवरफिट होने से रोका जा सके।

Maria Thomas, Kristina Gligoric, Nihar B. Shah2026-06-29
🤖 machine learning

Deployment-Side Adaptiveness in Multi-Horizon Volatility Forecasting

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि मल्टी-होरिज़न अस्थिरता पूर्वानुमान (volatility forecasting) में, एक प्रशिक्षित मल्टी-आउटपुट मॉडल पर लागू की जाने वाली परिनियोजन रणनीति (deployment strategy), मॉडल आर्किटेक्चर जितनी ही महत्वपूर्ण है, जो यह दर्शाता है कि इन्फरेंस-टाइम रोलआउट नियमों का सत्यापन-आधारित चयन सटीकता और लागत-दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार कर सकता है और यह भी प्रकट करता है कि इष्टतम नीतियां विशिष्ट आर्किटेक्चर और चुने गए मूल्यांकन मीट्रिक दोनों के प्रति संवेदनशील होती हैं।

Riku Green, Zahraa S. Abdallah, Telmo M Silva Filho2026-06-29
💬 NLP

Low-Agreeableness Persona Conditioning for Safe LLM Fine-Tuning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि उपयोगकर्ता इनपुट को कम सहमतता (low agreeableness) पर आधारित करते हुए सहायक की प्रतिक्रियाओं को गर्मजोशीपूर्ण बनाए रखना, मानक वॉर्मथ फाइन-ट्यूनिंग के कारण होने वाली सुरक्षा कमजोरियों और बढ़ी हुई चापलूसी (sycophancy) को प्रभावी ढंग से कम करता है, जिससे बिना किसी स्पष्ट सुरक्षा लेबल या संशोधित प्रशिक्षण उद्देश्यों के सुरक्षित सहानुभूतिपूर्ण मॉडल प्राप्त होते हैं।

Austin MY Cheung, Yi Yang2026-06-29
🤖 AI

Bifocal Diffusion Language Models: Asymmetric Bidirectional Context for Parallel Generation

यह शोध पत्र बाइफोकल डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स, विशेष रूप से R2LM आर्किटेक्चर को प्रस्तुत करता है, जो बाइडायरेक्शनल कॉन्टेक्स्ट (bidirectional context) को संरक्षित करते हुए KV कैशिंग के साथ पैरेलल डिकोडिंग को सक्षम करने के लिए कॉज़ल अटेंशन (causal attention) को एक हल्के रिवर्स माम्बा साइडकार (reverse Mamba sidecar) के साथ जोड़कर डिस्क्रीट डिफ्यूजन मॉडल्स में जनरेशन क्वालिटी और इन्फरेंस एफिशिएंसी के बीच के ट्रेड-ऑफ को हल करता है।

Yuhang Chen, Xianfeng Wu, Jinhao Duan, Mingfu Liang, Xiaohan Wei, Yunchen Pu, Fei Tian, Chonglin Sun, Parish Aggarwal, F (…)2026-06-29