🤖 AI

Mind the Gap: Quantifying the Domain Gap in Cross-Sensor Diffusion Super-Resolution

यह शोध पत्र पहला व्यवस्थित अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि वर्तमान डिफ्यूजन-आधारित सुपर-रिज़ॉल्यूशन मॉडल सिंथेटिक प्रशिक्षण डेटा से वास्तविक क्रॉस-सेंसर सैटेलाइट इमेजरी में संक्रमण के दौरान एक महत्वपूर्ण डोमेन गैप से ग्रस्त होते हैं, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ सिंथेटिक प्रशिक्षण वास्तविक डेटा पर विफल रहता है, वहीं वास्तविक डेटा पर प्रशिक्षण अनुकूलन चुनौतियों को पेश करता है जो सुपर-रिज़ॉल्यूशन को डोमेन अनुकूलन से अलग करने की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Dawid Kopeć, Katarzyna Jabłońska, Wojciech Kozłowski, Maciej Zięba2026-06-29
⚡ electrical engineering

DG^VoiC: Speaker Clustering for Fraud Investigation under Real Call-Centre Conditions

यह शोध पत्र DG^VoiC को प्रस्तुत करता है, जो एक वॉइस क्लस्टरिंग फ्रेमवर्क है जो ग्राहक इंटरैक्शन के दौरान दोहराए जाने वाले वक्ताओं की पहचान करने के लिए गुमनाम रियल कॉल-सेंटर ऑडियो का लाभ उठाता है, जिससे वक्ता की निरंतरता को सत्यापित करके बीमा धोखाधड़ी की जांच को बढ़ाने के लिए उच्च क्लस्टरिंग सटीकता (100% होमोजेनिटी तक) प्राप्त होती है।

Muhammad Shakeel Akram, Amal Htait, Abdul Hamid Sadka, Emma Meisingseth, Karishma Jaitly2026-06-29
💬 NLP

MultiHashFormer: Hash-based Generative Language Models

मल्टीहैशफॉर्मर (MultiHashFormer) एक नवीन हैश-आधारित ऑटोरेग्रेसिव फ्रेमवर्क पेश करता है जो टोकन को हैश आईडी के अद्वितीय अनुक्रमों के रूप में निरूपित करता है ताकि स्थिर शब्दावली फुटप्रिंट के साथ पैरामीटर-कुशल भाषा मॉडलिंग सक्षम हो सके, जो कई पैमानों और बहुभाषी परिदृश्यों में मानक ट्रांसफॉर्मर्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Huiyin Xue, Atsuki Yamaguchi, Nikolaos Aletras2026-06-29
🤖 machine learning

OperatorSHAP: Fast and Accurate Shapley Value Estimation for Neural Operators

यह शोधपत्र OperatorSHAP प्रस्तुत करता है, जो एक ग्रिड-अज्ञेय (grid-agnostic) विधि है जो फलन स्थान (function space) में एक सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करके और विभिन्न रिज़ॉल्यूशन एवं ग्रिड आकारों में सुसंगत, हस्तांतरणीय स्पष्टीकरण प्रदर्शित करके न्यूरल ऑपरेटर्स के लिए तेज़ और सटीक शापली मान (Shapley value) अनुमान सक्षम बनाता है।

Joshua Stiller, Santo M. A. R. Thies, Felix Czaja, Eyke Hüllermeier2026-06-29
🤖 AI

OSOR: One-Step Diffusion Inpainting for Effect-Aware Object Removal

OSOR एक वन-स्टेप डिफ्यूजन मॉडल है जो एक ऑक्यूपेंसी-गाइडेड डिस्क्रिमिनेटर, अपूर्ण मास्क को संभालने के लिए एक अल्फा हेड, और उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा को क्यूरेट करने के लिए एक सिमेंटिक-एंकोर्ड वेरिफिकेशन पाइपलाइन को पेश करके कुशल, इफेक्ट-अवेयर और मास्क-रोबस्ट ऑब्जेक्ट रिमूवल प्राप्त करता है, जिसके परिणामस्वरूप मल्टी-स्टेप बेसलाइन्स की तुलना में काफी तेज़ इन्फरेंस के साथ बेहतर परसेप्चुअल क्वालिटी प्राप्त होती है।

Qinming Zhou, Chenxi Sun, Deyang Kong, Junhao He, Xiangheng Tang, Peike Yu, Haotian Wu, Leilei Cao, Linfeng Zhang2026-06-29
🤖 AI

BiDeMem: Bidirectional Degradation Memory for Explainable Image Restoration

यह शोध पत्र BiDeMem का प्रस्ताव करता है, जो एक द्विदिश क्षरण स्मृति (bidirectional degradation memory) ढांचा है जो संकुचित स्मृति स्लॉट्स को पुनर्प्राप्त करके व्याख्यात्मक छवि बहाली (explainable image restoration) को बढ़ाता है ताकि बहाली प्रक्रिया को एक साथ निर्देशित किया जा सके और एक सत्यापन योग्य स्पष्टीकरण पथ प्रदान किया जा सके, जो मौजूदा क्षरण-जागरूक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता प्रदर्शित करता है।

Xinrui Wu, Lichen Huang2026-06-29
🤖 AI

Higher-Order Fourier Neural Operator: Explicit Mode Mixer for Nonlinear PDEs

यह शोध पत्र हायर-ऑर्डर फूरियर न्यूरल ऑपरेटर (HO-FNO) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो गैर-रेखीय PDEs में संरचित अंतःक्रियाओं को बेहतर ढंग से पकड़ने के लिए स्पष्ट n-रेखीय मोड मिक्सिंग को शामिल करके मानक FNO को उन्नत करता है, जिससे विशेष रूप से अत्यधिक गैर-रेखीय शासन में मौजूदा स्पेक्ट्रल न्यूरल ऑपरेटर्स, ट्रांसफॉर्मर्स और स्टेट-स्पेस मॉडल्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और दक्षता प्राप्त होती है।

Alex Colagrande, Paul Caillon, Eva Feillet, Alexandre Allauzen2026-06-29
💬 NLP

From Tokens to States: LLMs as a Special Case of World Models and the Continuous Path Beyond

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और वर्ल्ड मॉडल्स के बीच के द्विआधारी अंतर को चुनौती देता है, यह तर्क देते हुए कि LLMs, वर्ल्ड मॉडल्स का एक डिजेनरेट विशेष मामला (degenerate special case) हैं, और टोकन प्रेडिक्शन से लेकर लेटेंट-स्पेस सिमुलेशन तक की आर्किटेक्चर की एक निरंतर स्पेक्ट्रम का प्रस्ताव देते हुए, एक्शन-लेबल वाले वातावरणों में स्केल करने और निरंतर-स्टेट प्रेडिक्शन के लिए ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण अनुसंधान चुनौतियों पर प्रकाश डालते हैं।

Paul Dubois2026-06-29
🤖 machine learning

Beyond Sparse Supervision: Diffusion-Guided Learning for Few-Shot Graph Fraud Detection

यह शोध पत्र ADC-GNN का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो फीचर-स्पेस डिफ्यूजन-गाइडेड ऑग्मेंटेशन, कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग और मल्टी-हॉप स्पेक्ट्रल अटेंशन को एकीकृत करके फ्यू-शॉट ग्राफ फ्रॉड डिटेक्शन में स्पार्स सुपरविजन और रिप्रेजेंटेशन डाइल्यूशन की समस्याओं का समाधान करता है, ताकि सार्वजनिक बेंचमार्क और एक वास्तविक टेलीकॉम डेटासेट दोनों पर मौजूदा बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Liming Liu, Chao Hu, Mingfei Lu, Yiwei Ge, Xingle Li, Heyuan Shi2026-06-29
🤖 AI

Toward Robust In-Context Segmentation via Concept Guidance

यह शोध पत्र कॉन्सेप्ट-गाइडेड इन-कॉन्टेक्स्ट सेगमेंटेशन (CG-ICS) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्रतिमान है जो एक MLLM-संचालित कॉन्सेप्ट रीजनिंग मॉड्यूल और एक SAM3-आधारित विजुअल एक्सेम्पलर रूट का उपयोग करके एक फ्रोजन SAM3 बैकबोन को सक्रिय करके इन-कॉन्टेक्स्ट सेगमेंटेशन की मजबूती और सटीकता को बढ़ाता है, जिससे विविध संदर्भ विकल्पों के बीच काफी कम विचरण के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Zhigang Chen, Xiawu Zheng, Rongrong Ji2026-06-29