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cs.AI

19742 पेपर

💬 NLP

Conditional Reliability of Toxicity Signals for Multilingual and Code-Mixed Abuse Detection

यह शोध पत्र ToxGate का प्रस्ताव करता है, जो एक ट्रस्ट-फ्यूजन तंत्र है जो बाहरी विषाक्तता संकेतों (toxicity signals) को एनकोडर रिप्रजेंटेशन पर गतिशील रूप से कंडिशन करता है ताकि बहुभाषी और कोड-मिक्स्ड अभद्र भाषा का पता लगाने में, विशेष रूप से उच्च-जोखिम वाले परिदृश्यों और क्रॉस-डेटासेट ट्रांसफर में, महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके, जो बाहरी प्रायर्स (priors) को निश्चित ग्राउंड ट्रुथ के बजाय कंडीशनल एविडेंस के रूप में मानता है।

Indraveni Chebolu, Rohan Singh, Arnab Mallick, Harmesh Rana2026-07-20
💬 NLP

Induction in Both Directions: A Mechanistic Analysis of In-Context Learning in Masked Diffusion Language Models

यह शोध पत्र मास्क्ड डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स (DLMs) का एक यांत्रिक विश्लेषण प्रदान करता है, जो यह प्रकट करता है कि वे इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग के लिए एक दिशा-सममित द्विदिश इंडक्शन सर्किट को लागू करते हैं और टाइमस्टेप्स के रूप में वैश्विक मास्किंग अंशों की गणना स्पष्ट रूप से करते हैं, हालांकि वे केवल तभी ऑटोरिग्रेसिव मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करते हैं जब वे पूर्ण द्विदिश संदर्भ का लाभ उठाते हैं।

Andy Catruna, Emilian Radoi2026-07-20
🤖 AI

Orbis 2: A Hierarchical World Model for Driving

यह शोध पत्र Orbis 2 प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित (hierarchical) ड्राइविंग वर्ल्ड मॉडल है जो लंबी अवधि की दृश्य संरचना के लिए एक उच्च-स्तरीय प्रेडिक्टर को विस्तृत निष्ठा (detailed fidelity) के लिए एक निम्न-स्तरीय जनरेटर के साथ जोड़ता है, और एक नवीन दो-चरणीय प्रशिक्षण प्रतिमान का उपयोग करता है जो समृद्ध प्रस्तुतियों के लिए डिफ्यूजन फोर्सिंग के साथ प्री-ट्रेन करता है और स्थिर रोलआउट्स के लिए टीचर फोर्सिंग के साथ फाइन-ट्यून करता है ताकि ड्राइविंग सिमुलेशन में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Sudhanshu Mittal, Arian Mousakhan, Silvio Galesso, Karim Farid, Jonannes Dienert, Rajat Sahay, Thomas Brox2026-07-20
🤖 AI

DSWorld: A Data Science World Model for Efficient Autonomous Agents

यह शोध पत्र DSWorld प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो निष्पादन से पहले ऑपरेशन्स के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एक डेटा साइंस वर्ल्ड मॉडल का उपयोग करता है, जिससे संरचित स्टेट मॉडलिंग, लागत-जागरूक रूटिंग और रिफ्लेक्टिव रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के संयोजन के माध्यम से स्वायत्त एजेंट प्रशिक्षण और अनुमान को महत्वपूर्ण रूप से तेज करने के साथ-साथ कम्प्यूटेशनल लागत को कम किया जाता है।

Zherui Yang, Fan Liu, Hao Liu2026-07-20
🤖 machine learning

On the Failure of Boundary-Seeking Distillation in Bottlenecked Generative Architectures

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बाउंड्री-सीकिंग नॉलेज डिस्टिलेशन, जो क्लासिफायर के लिए प्रभावी है, स्वतंत्र कंट्रास्टिव सैंपलिंग से उत्पन्न होने वाले ग्रेडिएंट संघर्षों के कारण बॉटलनेक्ड जेनरेटिव आर्किटेक्चर में मौलिक रूप से विफल हो जाता है, और डेटा-फ्री जेनरेटिव डिस्टिलेशन के लिए एक बेहतर विकल्प के रूप में मैनिफोल्ड-अवेयर सिंथेसिस का प्रस्ताव करता है।

Mohamed Amine Kina2026-07-20
🤖 AI

Closing the AI Trust Gap: The Case for Independent Certification for Trustworthy AI

यह शोध पत्र तर्क देता है कि वर्तमान "एआई विश्वास अंतराल" (AI trust gap), जो जिम्मेदार एआई प्रथाओं को बाहरी रूप से सत्यापित और पुरस्कृत करने में असमर्थता के कारण उत्पन्न हुआ है, एक स्वतंत्र, परिणाम-उन्मुख प्रमाणन प्रणाली को लागू करके भरा जा सकता है जो ध्यान आंतरिक प्रक्रियाओं से हटाकर सत्यापन योग्य वास्तविक दुनिया के लाभों पर केंद्रित करता है, जिससे विश्वसनीय एआई के लिए बाजार विभेदीकरण और वाणिज्यिक प्रोत्साहन सक्षम हो सके।

Trisevgeni Papakonstantinou, Cansu Canca, Farah Nanji, Waheedullah Pardess, Jen Weedon, Jasmijn Remmers, Eliza Krigman (…)2026-07-20
💬 NLP

Candidate Attended Dialogue State Tracking Using BERT

यह शोध पत्र मल्टी-डोमेन डायलॉग स्टेट ट्रैकिंग के लिए एक नवीन, स्केलेबल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए एक प्री-ट्रेन्ड BERT मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे कम या बिना प्रशिक्षण डेटा के नए डोमेन में त्वरित अनुकूलन सक्षम होता है और स्कीमा-गाइडेड डायलॉग (SGD) डेटासेट पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित होता है।

Junyuan Zheng, Onkar Salvi, John Chan2026-07-20
🤖 machine learning

Revisiting data-driven dynamic security assessment with a tabular foundation model

यह शोध पत्र डेटा-संचालित गतिशील सुरक्षा मूल्यांकन के लिए एक टैबुलर फाउंडेशन मॉडल प्रस्तावित करता है जो न्यूनतम लेबल वाले डेटा का उपयोग करके उच्च सटीकता के साथ कई पावर सिस्टम आकस्मिकताओं (contingencies) का मूल्यांकन करने के लिए इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों की स्केलेबिलिटी और सामान्यीकरण सीमाओं को दूर किया जा सके।

Olayiwola Arowolo, Maosheng Yang, Jochen Cremer2026-07-20
🤖 machine learning

When Model Merging Rivals Joint Multi-Task Reinforcement Learning: A Task-Vector Geometry Analysis

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षित सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) एजेंटों को संयोजित करना संयुक्त बहु-कार्य प्रशिक्षण के समान सांख्यिकीय रूप से अविभेदित प्रदर्शन प्राप्त करता है, जिसका श्रेय कार्य वेक्टर्स की लगभग-लंबकोणीयता (नियर-ऑर्थोगोनैलिटी) को दिया जाता है जो जटिल विलय रणनीतियों को सरल औसत के समकक्ष बना देती है।

S. Aaron McClendon2026-07-20
🤖 AI

JoyNexus: Service-Oriented Multi-Tenant Post-Training for VLA Models

JoyNexus पोस्ट-ट्रेनिंग विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल्स के लिए एक एकीकृत, मल्टी-टेनेंट सेवा है जो प्रशिक्षण, इन्फरेंस और एनवायरनमेंट घटकों को अलग करती है ताकि कुशल संसाधन साझाकरण, क्रॉस-टेनेंट शेड्यूलिंग और ग्रुप बैचिंग को सक्षम बनाया जा सके, जिससे पारंपरिक आइसोलेटेड सिंगल-टेनेंट निष्पादन की तुलना में कुल GPU समय कम होता है और उपयोगिता में सुधार होता है।

Haoran Sun, Wentao Zhang, Junyang Hua, Hedan Yang, Yongjian Guo, Yifei Zhang, Xiaolong Xiang, Mingxi Luo, Jing Long, Che (…)2026-07-20