cs.AI पेपर | Gist.Science

Input-Dependent Fisher Information for Local Sensitivity Analysis of Medical Image Classifiers

यह शोध पत्र इनपुट-निर्भर फिशर इंफॉर्मेशन मैट्रिक्स (iFIM) पर आधारित मेडिकल इमेज क्लासिफायर के लिए एक सिद्धांत-आधारित स्थानीय संवेदनशीलता विश्लेषण ढांचा प्रस्तुत करता है, जो छवियों को उच्च-संवेदनशीलता और ऑर्थोगोनल घटकों में विभाजित करता है ताकि भविष्य कहने वाली संवेदनशीलता का एक मॉडल-अंतर्निहित विवरण प्रदान किया जा सके जो पारंपरिक ह्यूरिस्टिक एट्रिब्यूशन विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Sourya Sengupta. Mark A. Anastasio2026-06-16

🤖 AI

Posterior Twins: Distributional Behavioral Simulation for Enterprise Decisions

यह शोध पत्र "पोस्टीरियर ट्विन्स" (Posterior Twins) को प्रस्तुत करता है, जो एक मेमोरी-ग्राउंडेड डिजिटल ट्विन फ्रेमवर्क है जो उद्यम निर्णयों के लिए वितरण संबंधी व्यवहार सिमुलेशन (distributional behavioral simulations) उत्पन्न करता है, और यह 226-उदाहरणों वाले एक बेंचमार्क के माध्यम से प्रदर्शित करता है कि पुन: प्रयोज्य, ऑडिट योग्य निर्णय साक्ष्य बनाने के लिए मोडल सटीकता (modal accuracy) और वितरण निष्ठा (distributional fidelity - जिसे वासरस्टीन-1 दूरी द्वारा मापा गया है) के बीच संतुलन बनाना आवश्यक है।

Ankit Das (Twinning Labs)2026-06-16

🤖 machine learning

Autonomous End-to-End SOH Prediction Services for Battery Systems via Temporal-Contrastive Representation Learning

यह शोध पत्र TC-SOH को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर, एंड-टू-एंड सर्विस आर्किटेक्चर है जो मौजूदा फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड और डेटा-ड्रिवन बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर सटीकता और पारदर्शिता के साथ बैटरी स्टेट ऑफ हेल्थ की स्वायत्त रूप से भविष्यवाणी करने के लिए टेम्पोरल-कॉन्ट्रास्टिव रिप्रेजेंटेशन लर्निंग का लाभ उठाता है।

Junting Wen, Dan Li, Qihao Quan, Xiwen Wang, Hang Yang, Zhaohong Meng, Zigui Jiang, Changlin Yang, Tianle Liu, Diego Muñ (…)2026-06-16

🤖 AI

NeuronFabric: A Software Reference Architecture for On-Chip Transformer Training with Local Adam

यह शोध पत्र न्यूरॉनफैब्रिक (NeuronFabric) को प्रस्तुत करता है, जो स्थानीय एडम (Adam) अपडेट के साथ ऑन-चिप ट्रांसफॉर्मर ट्रेनिंग के लिए एक सॉफ्टवेयर संदर्भ आर्किटेक्चर और C# प्रोटोटाइप है, जो संख्यात्मक शुद्धता को मान्य करता है और यह प्रदर्शित करता है कि एक BF16W कॉन्फ़िगरेशन (FP32 ऑप्टिमाइज़र मोमेंट्स के साथ BF16 वेट्स) मेमोरी की आवश्यकताओं को कम करके भविष्य के FPGA और ASIC कार्यान्वयन के लिए Xilinx ZCU102 डिवाइस की BRAM क्षमता के भीतर फिट होने के लिए अनुकूलित करता है।

Evgeny Ukladchikov2026-06-16

🤖 machine learning

SDS-LoRA: Overcoming Anisotropic Gradient Scaling in Low-Rank Adaptation

यह शोध पत्र SDS-LoRA का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन लो-रैंक अडैप्टेशन विधि है जो एनिसोट्रोपिक ग्रेडिएंट स्केलिंग को समाप्त करने के लिए बैकवर्ड पास से सिंगुलर वैल्यूज को संरचनात्मक रूप से अलग करके मानक LoRA की प्रदर्शन सीमाओं को दूर करती है, जिससे अभिसरण (कन्वर्जेंस) में सुधार होता है और फुल फाइन-ट्यूनिंग के अंतर को कम किया जाता है।

Junghun Oh, Sungyong Baik, Kyoung Mu Lee2026-06-16

🤖 machine learning

Learning aligned EEG representations with subject-specific encoders

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि साझा EEG एनकोडर्स को विषय-विशिष्ट (subject-specific) एनकोडर्स से बदलना प्रभावी रूप से उस संरेखण (alignment) की भूमिका को आंतरिक रूप से आत्मसात कर लेता है जिसे आमतौर पर यूक्लिडियन एलाइनमेंट (Euclidean Alignment) द्वारा संभाला जाता है, जिससे क्रॉस-सब्जेक्ट डिकोडिंग प्रदर्शन में सुधार होता है और साथ ही अनदेखे उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त विषय-विशिष्ट हेड्स (subject-specific heads) के चयन को शेष चुनौती के रूप में रेखांकित किया जाता है।

Bruna J. Lopes, Gabriel Schwartz, Sylvain Chevallier, Raphael Y. de Camargo, Bruno Aristimunha2026-06-16

🤖 AI

When Agent Automation Becomes Profitable: Quantifying and Insuring Autonomous AI Risk through Trace-Economic Underwriting

यह शोध पत्र "ट्रेस-इकोनॉमिक अंडरराइटिंग" का प्रस्ताव करता है, जो लाभदायक बीमा कवरेज को सक्षम करने के लिए नियत (deterministic) आर्थिक लेबल का उपयोग करके ग्राहक-कार्य-ट्रेस स्तर पर स्वायत्त एआई जोखिम को परिमाणित करता है, जिससे अपेक्षित लाभों को प्रीमियम, नियंत्रण और अवशिष्ट जोखिम की लागतों से अधिक सुनिश्चित करके स्वायत्त एआई परिनियोजन को आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाया जा सके।

Binyan Xu, Xilin Dai, Fan Yang, Kehuan Zhang2026-06-16

🤖 AI

AI systems out-persuade expert humans

लगभग 7,000 प्रतिभागियों को शामिल करने वाले चार बड़े पैमाने के प्रयोगों की एक श्रृंखला के माध्यम से, शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया है कि फ्रंटियर एआई सिस्टम लगातार विशेषज्ञ मनुष्यों—जिनमें पेशेवर कैनवासर और विश्व चैंपियनशिप डिबेटर शामिल हैं—को अधिक प्रभावी ढंग से मनाने में सक्षम हैं, क्योंकि वे सूचनाओं की बड़ी मात्रा को तेजी से तैनात करते हैं, एक ऐसी क्षमता जो काफी उच्च वास्तविक दुनिया की धन उगाहने की प्रभावशीलता में परिवर्तित होती है।

Kobi Hackenburg, Caroline Wagner, Luke Hewitt, Ben M. Tappin, Ed Saunders, Hannah Rose Kirk, Helen Margetts, Christopher (…)2026-06-16

🤖 AI

Tensor-Coord: Algebraic Decomposition of Joint Plan Tensors for Conflict-Free Multi-Agent LLM Planning

यह शोधपत्र Tensor-Coord प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टीलीनियर अलजेब्रा फ्रेमवर्क है जो मल्टी-एजेंट योजनाओं को टेंसर के रूप में निरूपित करता है और समन्वय जटिलता को मापने तथा व्याख्यात्मक बाधाओं को उत्पन्न करने के लिए CP/Tucker डिकंपोजिशन का उपयोग करता है, जिससे LLMs को संघर्षों को पुनरावृत्ति से हल करने और मल्टी-रोबोट डिलीवरी कार्यों में संघर्ष-मुक्त योजना की उच्च दर प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।

Mudit Rastogi2026-06-16

💬 NLP

Lost at the End: Primacy Bias in Multimodal Retrieval-Augmented Question Answering

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि मल्टीमॉडल नॉलेज-बेस्ड विजुअल क्वेश्चन अनस्वर्सिंग सिस्टम्स "लॉस्ट एट द एंड" (अंत में खो जाना) नामक एक घटना से ग्रस्त हैं, जहाँ सही रिट्रीव किए गए पैसेज को संदर्भ के आरंभ में रखने से उसे अंत में रखने की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन होता है, जो कि रिट्रीवल की गुणवत्ता के बजाय रीडर मॉडल के प्रॉम्प्ट स्लॉट 0 द्वारा संचालित एक पूर्वाग्रह है, जिससे रिकॉल@k की प्रदर्शन मेट्रिक के रूप में पर्याप्तता को चुनौती मिलती है।

Jieyuan Liu, Jianyang Gu, Shijie Chen, Jefferson Chen, Zhen Wang2026-06-16

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