💻 computer science

PSyGenTAB: A Privacy-Preserving Framework for Synthetic Clinical Tabular Data Generation via Constrained Optimization

PSyGenTAB एक गोपनीयता-संरक्षित जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो ऑगमेंटेड लैग्रेंजियन मेथड के माध्यम से कंस्ट्रेंड ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है ताकि सिंथेटिक क्लिनिकल टैबुलर डेटा उत्पन्न किया जा सके जो सख्त गोपनीयता सुरक्षा और डाउनस्ट्रीम मेडिकल एआई कार्यों के लिए आवश्यक क्लिनिकल पैटर्न एवं उपयोगिता के संरक्षण के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाता है।

Arshia Ilaty, Hossein Shirazi, Manasi Chitale, Kedar Hegde, Dhanalakshmi Ramesh, Rashmi S. Manjunath, Amir Rahmani, Haja (…)2026-06-19
💻 computer science

CEO-Bench: Can Agents Play the Long Game?

यह शोध पत्र CEO-Bench पेश करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जो एक स्टार्टअप के 500 दिनों के संचालन का अनुकरण करके लंबी अवधि वाली, अनिश्चित और शोर भरी वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक चुनौतियों से निपटने की भाषा मॉडल एजेंटों की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि अत्याधुनिक मॉडल भी लगातार लाभप्रदता प्राप्त करने में संघर्ष करते हैं।

Haozhe Chen, Karthik Narasimhan, Zhuang Liu2026-06-19
💻 computer science

Engagement Intensity as a Learner-Modeling Signal for Adaptive AI Ethics Instruction

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि स्नातक प्रशिक्षुओं के बीच, स्व-रिपोर्ट की गई एलएलएम (LLM) उपयोग आवृत्ति, पूर्व पाठ्यक्रम या स्व-रेटेड परिचितता की तुलना में पूर्व-निर्देश एआई (AI) नैतिकता धारणाओं का अधिक सुसंगत और प्रभावी भविष्यवक्ता है, जो यह सुझाव देता है कि सरल व्यवहार संबंधी संकेत प्रभावी रूप से अनुकूल एआई नैतिकता शिक्षा को सूचित कर सकते हैं।

Yongkyung Oh, Lynn Talton, Alex Bui2026-06-19
💻 computer science

Correcting Sensor-Induced Distribution Drift with Wasserstein Adversarial Learning

यह शोध पत्र एक Wasserstein-GAN-प्रेरित अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सेंसर-प्रेरित वितरण ड्रिफ्ट्स को ठीक करने के लिए भौतिक रूप से व्याख्या योग्य कैलिब्रेशन ट्रांसफॉर्मेशन सीखता है, जो टॉय मॉडल्स और हाई-ग्रैनुलैरिटी कैलोरीमीटर सिमुलेशन दोनों में एजिंग पैरामीटर्स को सफलतापूर्वक रिकवर करने और डेटा क्वालिटी को बहाल करने में सफल रहा है।

Saraa Ali, Vladimir Bocharnikov, Fedor Ratnikov, Mikhail Hushchyn, Artem Ryzhikov, Denis Derkach2026-06-19
💻 computer science

Benchmarking Action Spaces in Reinforcement Learning for Vision-based Robotic Manipulation

यह शोध पत्र विज़न-आधारित रोबोटिक मैनिपुलेशन के लिए चार एक्शन स्पेस का बेंचमार्किंग करता है, जो सिम-टू-रियल प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि जॉइंट वेलोसिटी (joint velocity) पिकिंग और पुशिंग के लिए सबसे सुचारू गति और सर्वोत्तम कार्य प्रदर्शन प्रदान करती है, साथ ही आरएल (RL) अभ्यासकर्ताओं के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन भी देती है।

Seyed Alireza Azimi, Homayoon Farrahi, Abhishek Naik, Colin Bellinger, A. Rupam Mahmood2026-06-19
💻 computer science

Optimizing Lithium Production Decisions under Geological, Demand, and Pricing Uncertainties: A POMDP Framework for Multi-Objective Decision Making

यह शोध पत्र एक पार्शियली ऑब्जर्वेबल मार्कोव डिसीजन प्रोसेस (POMDP) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो भूगर्भीय, मांग और मूल्य निर्धारण अनिश्चितताओं के तहत लिथियम उत्पादन निर्णयों को अनुकूलित करने के लिए निष्कर्षण प्रौद्योगिकियों और खनन समय का गतिशील रूप से चयन करता है, जो विभिन्न मूल्य निर्धारण परिदृश्यों में उच्च मांग पूर्ति और संतुलित आर्थिक-पर्यावरणीय परिणामों को प्राप्त करने में मानव-प्रेरित ह्यूरिस्टिक्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Anna C. Edmonds, Mansur M. Arief, Robert J. Moss, Mykel J. Kochenderfer, Jef Caers2026-06-19
💬 NLP

Are LLMs Ready to Assist Physicians? PhysAssistBench for Interactive Doctor-Patient-EHR Assistance

यह शोध पत्र PhysAssistBench प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक MIMIC-IV मामलों से निर्मित एक नवीन बेंचमार्क है, जो इंटरैक्टिव डॉक्टर-रोगी परिदृश्यों में नैदानिक ज्ञान, रोगी संचार और EHR टूल के उपयोग को समन्वित करने की क्षमता पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन करता है, और यह प्रकट करता है कि व्यक्तिगत क्षमताओं में अलग-अलग सुधारों के बावजूद वर्तमान मॉडल इस तरह की एकीकृत चिकित्सक सहायता के लिए अविश्वसनीय बने हुए हैं।

Tianming Du, Peijie Yu, Sihan Shang, Danli Shi, My Linh Nguyen, Shengbo Gao, Guangyuan Li, Yinghong Yu, Yan Jiang, Qianl (…)2026-06-19
💻 computer science

Code-Augur: Agentic Vulnerability Detection via Specification Inference

Code-Augur एक नवीन एजेंटिक भेद्यता पहचान ढांचा (framework) है जो कोड से सुरक्षा विशिष्टताओं (security specifications) को स्पष्ट रूप से अनुमानित करके और रनटाइम फाल्सिफिकेशन (runtime falsification) के माध्यम से उन्हें निरंतर परिष्कृत करके स्वायत्त LLMs की विश्वसनीयता और प्रभावशीलता को बढ़ाता है, जिससे उन महत्वपूर्ण कमजोरियों का पता चलता है जिन्हें अन्य विधियाँ छोड़ देती हैं।

Zhengxiong Luo, Mehtab Zafar, Dylan Wolff, Abhik Roychoudhury2026-06-19
💻 computer science

EffiNav: Fusing Depth and Vision-Language for Efficient Object Goal Navigation

EffiNav एक नवीन फ्रेमवर्क है जो अज्ञात वातावरणों में कुशल और सामान्यीकरण योग्य ऑब्जेक्ट गोल नेविगेशन प्राप्त करने के लिए डेप्थ और विजन-लैंग्वेज जानकारी को फ्यूज करता है, जो अनावश्यक अन्वेषण को प्रभावी ढंग से कम करके सिमुलेशन बेंचमार्क और वास्तविक दुनिया के रोबोट डिप्लॉयमेंट दोनों में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zecheng Yin, Benedict Jun Ma2026-06-19
💻 computer science

scGTN: Deep Siamese Graph Transformer Network for Single-cell RNA Sequencing Clustering

यह शोध पत्र scGTN का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन डीप सियामीज़ ग्राफ ट्रांसफॉर्मर नेटवर्क है जो जीन अभिव्यक्ति प्रोफाइल को संवर्धित ग्राफ दृश्यों और ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट के साथ एकीकृत करके बेहतर क्लस्टरिंग प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए सिंगल-सेल आरएनए अनुक्रमण डेटा में स्पर्सिटी (sparsity), शोर और जटिल संरचनात्मक निर्भरताओं को संबोधित करता है।

Jinke Wu, Yifan Wang, Siyu Yi, Caiyang Yu, Ziyue Qiao, Nan Yin, Jiancheng Lv, Wei Ju2026-06-19