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cs.AI

22514 पेपर

💬 NLP

Hitting a Moving Target: Test-Time Adaptation for AI Text Detection under Continual Distribution Shift

यह शोध पत्र एक टेस्ट-टाइम अडैप्टेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो निरंतर वितरण बदलावों (distribution shifts) के तहत एआई-जनरेटेड टेक्स्ट को मजबूती से पहचानने के लिए इन्फरेंस-टाइम होमोजेनिटी और सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग का लाभ उठाता है, जो उन मौजूदा सुपरवाइज्ड डिटेक्टर्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है जो एडवरसैरियल ह्यूमानाइजेशन, नए एलएलएम (LLMs), या टेम्पोरल ड्रिफ्ट का सामना करने पर विफल हो जाते हैं।

Kevin Ren, Manish Raghavan, Nikhil Garg2026-06-25
🤖 machine learning

ATMA: Length-Invariant Language Modeling via Polar Attention and Gated-Delta Compression Memory

यह शोध पत्र ATMA को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर है जो सॉफ्टमैक्स-आधारित लंबाई की बाधाओं को दूर करने के लिए एक नवीन तीन-चैनल पोलर अटेंशन मैकेनिज्म को गेटेड-डेल्टा कंप्रेशन मेमोरी के साथ जोड़ता है, जिससे निरंतरतापूर्ण परप्लेक्सिटी में कमी और 64K टोकन तक उच्च-सटीकता वाली लंबी दूरी की रिट्रीवल प्राप्त होती है।

Habibullah Akbar2026-06-25
🤖 AI

TRUSTMEM: Learning Trustworthy Memory Consolidation for LLM Agents with Long-Term Memory

यह शोधपत्र TrustMem का प्रस्ताव करता है, जो एक मेमोरी ट्रांज़िशन वेरीफायर और मेमोरी अपडेट को अनुकूलित करने के लिए प्रेफरेंस-गाइडेड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके LLM एजेंटों में दीर्घकालिक स्मृति की विश्वसनीयता को बढ़ाता है, जिससे विलोपन (omission), भ्रष्टाचार (corruption) और मतिभ्रम (hallucination) जैसी त्रुटियों को काफी कम करते हुए कई बेंचमार्क में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जाता है।

Tianyu Yang, Sudipta Paul, Vijay Srinivasan, Vivek Kulkarni, Srinivas Chappidi2026-06-25
🤖 AI

Transferability for General Reasoning: An Automated Curriculum for Multi-Domain RLVR

यह शोध पत्र ट्रांसफर-अवेयर करिकुलम (TAC) को प्रस्तुत करता है, जो वेरिफिएबल रिवार्ड्स (RLVR) वाले मल्टी-डोमेन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए एक स्वचालित, लो-ओवरहेड बैंडिट-शैली की विधि है, जो ग्रेडिएंट-ज्यामिति संरेखण (gradient-geometry alignment) के माध्यम से क्रॉस-डोमेन ट्रांसफर क्षमता के आधार पर प्रशिक्षण डोमेन को गतिशील रूप से प्राथमिकता देता है, जिससे यह मैक्रो-एवरेज्ड रीजनिंग सटीकता में फिक्स्ड शेड्यूल्स और लर्नैबिलिटी-ओनली दृष्टिकोणों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yongjin Yang, Jiarui Liu, Yinghui He, Lezhen Zhang, Bernhard Schölkopf, Zhijing Jin2026-06-25
⚡ electrical engineering

Phoneme-Level Mispronunciation Screening in Polish-Speaking Children with an Explainable Assistant

यह शोध पत्र पोलिश भाषी बच्चों के लिए एक हल्का, व्याख्यात्मक स्क्रीनिंग पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो सिबिलेंट (sibilant) गलत उच्चारणों का पता लगाने के लिए एक केयरगिवर असिस्टेंट के साथ wav2vec2-आधारित रिकग्नाइज़र को जोड़ता है, जिससे सुरक्षा सीमाओं और क्लिनिशियन-इन-द-लूप सत्यापन पर जोर देते हुए 88.7% अनुक्रम सटीकता और त्रुटियों को चिह्नित करने में 72.9% परिशुद्धता प्राप्त होती है।

Milosz Dudek, Daria Hemmerling, Kamil Kwarciak, Maciej Stroinski, Maria Pensko, Mateusz Kowalewski, Leonid Pavlovskyi, S (…)2026-06-25
💬 NLP

What Intermediate Layers Know: Detecting Jailbreaks from Entropy Dynamics

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में जेलब्रेक हमलों का पता मध्यवर्ती परतों (intermediate layers) में टोकन-स्तरीय प्रेडिक्टिव एंट्रॉपी के मोनोटोनिक ट्रेंड का विश्लेषण करके लगाया जा सकता है, जो यह प्रकट करता है कि हानिकारक इरादा स्थिर समग्र सांख्यिकी या अंतिम-परत आउटपुट के बजाय संरचित अनिश्चितता गतिकी (structured uncertainty dynamics) में एनकोड होता है।

Sofiia Nikolenko, Michele Papucci, Mina Rezaei, Shireen Kudukkil Manchingal2026-06-25
🤖 AI

To Isolate or to Score? Model-Adaptive Assessment for Cost-Efficient Multi-Agent RAG

यह शोध पत्र MADARA को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-अनुकूली रूटिंग आर्किटेक्चर है जो यह पहचानकर लागत-कुशल मल्टी-एजेंट RAG को अनुकूलित करता है कि क्या कमजोर मॉडलों को संदर्भ भ्रम (context confusion) को हल करने के लिए मुख्य रूप से प्रति-दस्तावेज़ अलगाव (per-document isolation) से लाभ होता है या मजबूत मॉडलों को स्कोरिंग-आधारित मूल्यांकन की आवश्यकता होती है, जिससे शून्य-शॉट सामान्यीकरण योग्य नैदानिक थ्रेशोल्ड (zero-shot generalizable diagnostic thresholds) के माध्यम से अनावश्यक कम्प्यूटेशनल ओवरहेड को समाप्त किया जाता है।

Jungseob Lee, Chanjun Park, Heuiseok Lim2026-06-25
🤖 AI

SoK: AI Secure Code Generation: Progress, Pitfalls, and Paths Forward

यह ज्ञान का प्रणालीकरण (SoK) शोध पत्र एआई सुरक्षित कोड जनरेशन का विश्लेषण करने के लिए एक तीन-स्तरीय ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि मॉडलों की सुरक्षा सिद्धांतों की समझ कोड-स्तर के परिणामों की दृढ़ता से भविष्यवाणी करती है, फिर भी उस ज्ञान को सुरक्षित और कार्यात्मक कोड में अनुवादित करने में महत्वपूर्ण अंतराल बने हुए हैं, जिससे भविष्य के सुधार के लिए ठोस मार्ग रेखांकित होती है।

Rupam Patir, Keyan Guo, Haipeng Cai, Hongxin Hu2026-06-25
🤖 machine learning

A Hybrid CNN-LSTM Intrusion Detection Framework for Cybersecurity in Smart Renewable Energy Grids

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड CNN-LSTM घुसपैठ पहचान ढांचे (इंट्रूज़न डिटेक्शन फ्रेमवर्क) का प्रस्ताव करता है जो स्थानिक और कालिक विशेषताओं के निष्कर्षण को संयोजित करके स्मार्ट नवीकरणीय ऊर्जा ग्रिडों में मौजूदा प्रणालियों की सीमाओं को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है, ताकि विविध साइबर हमलों की उच्च-परिशुद्धता, वास्तविक समय में पहचान प्राप्त की जा सके और साथ ही संसाधन-सीमित उपकरणों पर तैनाती के लिए व्यवहार्यता प्रदर्शित की जा सके।

Sajib Debnath, Remon Das2026-06-25
🤖 AI

Physics Question Scene Graph: Fine-grained Evaluation of Physical Plausibility in Text-to-Video Generation

यह शोध पत्र फिजिक्स क्वेश्चन सीन ग्राफ (PQSG) प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित, ग्राफ-आधारित मूल्यांकन पाइपलाइन है जो टेक्स्ट-टू-वीडियो जनरेशन की भौतिक सुसंगतता का सूक्ष्म सटीकता के साथ आकलन करने के लिए विजन-लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करता है, जिसे नए फाइनफाईइवल (FinePhyEval) डेटासेट के माध्यम से मान्य किया गया है जो पूर्व विधियों की तुलना में मानव निर्णयों के साथ PQSG के बेहतर सहसंबंध को प्रदर्शित करता है।

Atin Pothiraj, Jaemin Cho, Yue Zhang, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal2026-06-25