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cs.AI

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💬 NLP

Compositional Reasoning Depth Predicts Clinical AI Failure: Empirical Evidence Consistent with Transformer Compositionality Limits in Electronic Health Record Question Answering

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य अभिलेखों से नैदानिक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए आवश्यक अनुमानित चरणों की संख्या (हॉप काउंट) लार्ज लैंग्वेज मॉडल की विफलता का एक सुदृढ़, सिद्धांत-प्रेरित भविष्यवक्ता है, जो तर्क की गहराई बढ़ने के साथ कई आर्किटेक्चर में सटीकता में निरंतर एकदिष्ट गिरावट (monotonic decline) प्रदर्शित करती है, एक ऐसा रुझान जो विस्तारित सोच (extended thinking) के साथ भी बना रहता है और जिसे कॉन्टेक्स्ट ट्रंकेशन (context truncation) के कारण नहीं माना जा सकता है।

Sanjay Basu2026-06-16
🤖 machine learning

Beyond Weights and Gradients: A Taxonomy of Federated Learning Messages

यह शोध पत्र आधुनिक विकेंद्रीकृत प्रशिक्षण में उपयोगिता, गोपनीयता और संचार लागत के बीच के समझौतों को स्पष्ट करने और मौजूदा ढांचों की सीमाओं को संबोधित करने के लिए, फेडरेटेड लर्निंग संदेशों—जिसमें मॉडल संरचनाएं, सांख्यिकीय सारांश और डेटा-सशर्त प्रतिनिधित्व शामिल हैं—के लिए एक औपचारिक गणितीय परिभाषा और एक तीन-श्रेणी वर्गीकरण प्रस्तावित करता है।

Alvaro Javier Vargas Guerrero, Xinguang Wang, Quang Manh Doan, Guy Nagels2026-06-16
🤖 AI

Symbolic Informalization: Fluent, Productive, Multilingual

यह शोध पत्र इन्फॉर्मथ (Informath) प्रोजेक्ट का परिचय देता है, जो एक डेडक्टी हब (Dedukti hub) और ग्रामैटिकल फ्रेमवर्क (Grammatical Framework) पर निर्मित एक प्रतीकात्मक अनौपचारिककरण ढांचे (symbolic informalization framework) का उपयोग करता है ताकि एगडा (Agda), लीन (Lean) और रॉक (Rocq) जैसे सिस्टम के औपचारिक प्रमाणों को प्रवाहपूर्ण, सटीक और बहुभाषी प्राकृतिक भाषा में विश्वसनीय रूप से परिवर्तित किया जा सके।

Aarne Ranta2026-06-16
🤖 machine learning

A Unified Causal-Origin Taxonomy of Distributional Shifts in Reinforcement Learning

यह शोध पत्र एजेंट-संचालित और पर्यावरण-संचालित स्रोतों के बीच अंतर करने के लिए समस्या को एक POMDP ढांचे के भीतर पुनर्गठित करके, सुदृढीकरण aprendizaje (रिनफोर्समेंट लर्निंग) में वितरण संबंधी बदलावों (डिस्ट्रीब्यूशनल शिफ्ट्स) के लिए एक एकीकृत कारण-मूल (कॉज़ल-ओरिजिन) वर्गीकरण प्रस्तावित करता है, जिससे इन-डिस्ट्रीब्यूशन/आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन सामान्यीकरण को गैर-स्थिर (नॉन-स्टेशनरी) परिवेशों के साथ एकीकृत किया जा सके और बदलाव के प्रभाव तथा अनुकूलन को मापने के लिए एक नया मूल्यांकन ढांचा पेश किया जा सके।

Ardianto Wibowo, Paulo E Santos, Amer Baghdadi, Matthew Stephenson, Karl Sammut, Jean-Philippe Diguet2026-06-16
🤖 AI

CrossMaps: Confidence-Aware Open-Vocabulary Semantic Mapping for Rover Navigation

CrossMaps एक वास्तविक समय (real-time), आत्मविश्वास-जागरूक (confidence-aware) ओपन-वोकैबुलरी सिमेंटिक मैपिंग पाइपलाइन है जो रोवर नेविगेशन के लिए RGB-D डेटा से भाषा-क्वेरी योग्य मानचित्रों का निर्माण करने हेतु मल्टी-स्केल CLIP एम्बेडिंग्स को ड्यूल-मेमोरी आर्किटेक्चर के साथ एकीकृत करता है ताकि शोरयुक्त अवलोकनों को स्थायी सिमेंटिक लैंडमार्क्स में संलयित किया जा सके।

Jan-Niklas Klein, Sona Ghahremani, Christian Medeiros Adriano, Holger Giese2026-06-16
🤖 machine learning

Scalable Circuit Learning for Interpreting Large Language Models

यह शोध पत्र CircuitLasso प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल स्पार्स लीनियर रिग्रेशन विधि है जो बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) में स्पार्स ऑटोएन्कोडर फीचर्स पर व्याख्या योग्य सर्किट्स को कुशलतापूर्वक सीखती है, जो महंगी हस्तक्षेप-आधारित तकनीकों की सटीकता के बराबर है और बहुत कम कम्प्यूटेशनल लागत पर प्रभावी डोमेन सामान्यीकरण (domain generalization) को सक्षम करती है।

Naiyu Yin, Dennis Wei, Tian Gao, Amit Dhurandhar, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Yue Yu2026-06-16
📊 statistics

Phantoms and Disclosures: a Causal Framework for Auditing Synthetic Data

यह शोध पत्र एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic), संसाधन-कुशल अनुभवजन्य ऑडिटिंग ढांचे को प्रस्तुत करता है जो होल्डआउट कंट्रोल्स पर सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण का उपयोग करके सिंथेटिक डेटासेट में वास्तविक और फैंटम डेटा प्रकटीकरणों के बीच अंतर करता है, जिससे मॉडल एक्सेस या संदर्भ प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना अधिक सटीक गोपनीयता रिसाव सीमाएं प्रदान की जाती हैं।

Kareem Amin, Rudrajit Das, Alessandro Epasto, Adel Javanmard, Dennis Kraft, Mónica Ribero, Sergei Vassilvitskii2026-06-16
⚡ electrical engineering

Probing Low Frame Rate Degradation in Neural Audio Codecs

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कम फ्रेम दरों पर न्यूरल ऑडियो कोडेक्स में तीव्र गुणवत्ता गिरावट कोई अंतर्निहित सीमा नहीं है जो फोनैमिक कोलिजन (phonemic collisions) या कोडबुक सैचुरेशन के कारण होती है, बल्कि यह उप-इष्टतम प्रशिक्षण विन्यासों का परिणाम है जो डिकोडर को संदर्भ से वंचित कर देते हैं, जिसे 1.6 हर्ट्ज़ तक सुचारू प्रदर्शन सक्षम करने के लिए हल किया जा सकता है।

Alex Gichamba, Moise Busogi2026-06-16
🤖 AI

How Much Do Reviews Really Contribute? A Study on Text-Enriched Matrix Factorization for Recommendations

यह शोध पत्र विभिन्न अनुकूलन योग्य संलयन तंत्रों (adaptive fusion mechanisms) के माध्यम से मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन-आधारित अनुशंसा प्रणालियों में पाठ्य समीक्षाओं को शामिल करने के प्रभाव की व्यवस्थित रूप से जांच करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि ये विधियां प्रतिनिधित्व लचीलेपन में सुधार करती हैं, फिर भी प्रमुख सहयोगात्मक बैकबोन (collaborative backbone) की तुलना में सिमेंटिक समीक्षा संकेतों से होने वाला सीमांत प्रदर्शन लाभ सीमित बना रहता है।

Eduardo Ferreira da Silva, Mayki dos Santos Oliveira, Joel Machado Pires Denis Dantas Boaventura, Frederico Araújo Durão2026-06-16
🤖 AI

When in Doubt, Plan It Out: Committed Small Language Model Deliberation for Reactive Reinforcement Learning

यह शोध पत्र PACT को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर है जो सुरक्षित एक्शन प्लान बनाने और उन्हें मान्य करने के लिए एक एसिंक्रोनस (asynchronous) रूप से एकीकृत विचारशील (deliberative) स्मॉल लैंग्वेज मॉडल द्वारा रिएक्टिव रिइन्फोर्समेंट लर्निंग पॉलिसियों को बढ़ाता है, जिससे बिना पॉलिसी रिट्रेनिंग की आवश्यकता के चुनौतीपूर्ण वातावरण में बेसलाइन विधियों से बेहतर प्रदर्शन होता है।

Nathan Gavenski, Juarez Monteiro, Francisco Galuppo, Adriano Veloso, Odinaldo Rodrigues2026-06-16