🤖 AI

Exploring How Agent Voice Accents Shape Human-AI Collaboration in K-12 Group Learning

33 शिक्षकों के साथ किया गया यह मिश्रित-विधि अध्ययन (mixed-methods study) यह प्रकट करता है कि K-12 समूह शिक्षण में, एक AI एजेंट का उच्चारण मानव-AI सहयोग को महत्वपूर्ण रूप से आकार देता है, क्योंकि यह इस बात को प्रभावित करता है कि एजेंट को एक अलग उपयोगिता (ब्रिटिश लहजा) के रूप में देखा जाता है या एक एकीकृत साथी (भारतीय और अफ्रीकी अमेरिकी लहजे) के रूप में, जिससे विश्वास, जुड़ाव और संवादात्मक गतिशीलता प्रभावित होती है।

Prerna Ravi, Carúmey Stevens, Ben Hurt, Brandon Hanks, Grace Lin, Emma Anderson2026-06-12
🤖 AI

SymQNet: Amortized Acquisition for Low-Latency Adaptive Hamiltonian Learning

यह शोध पत्र SymQNet को प्रस्तुत करता है, जो एक अमोर्टाइज्ड (amortized) सुदृढीकरण-सीखने (reinforcement-learning) का ढांचा है जो धीमी, पुनर्गणित बेयसियन अधिग्रहण नियमों (Bayesian acquisition rules) को एक तेज़, ऑफलाइन-प्रशिक्षित नीति से बदलकर एडेप्टिव हैमिल्टोनियन लर्निंग की विलंबता (latency) को काफी कम कर देता है, जबकि बेयसियन पोस्टीरियर फीडबैक को बनाए रखता है।

Yash Vardhan Tomar, Dheeraj Peddireddy, Vaneet Aggarwal2026-06-12
🤖 AI

MLUBench: A Benchmark for Lifelong Unlearning Evaluation in MLLMs

यह शोध पत्र मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में लाइफलॉन्ग अनलर्निंग (lifelong unlearning) के मूल्यांकन के लिए एक बड़े पैमाने के बेंचमार्क, MLUBench को प्रस्तुत करता है, और LUMoE विधि का प्रस्ताव करता है जो विशिष्ट सामग्री को क्रमिक रूप से हटाने में निहित संचयी गिरावट (cumulative degradation) और मल्टीमॉडल एलाइनमेंट की चुनौतियों को प्रभावी ढंग से कम करती है।

He Li, Haoang Chi, Qizhou Wang, Yunxin Mao, Zhiheng Zhang, Jie Tan, Tongliang Liu, Wenjing Yang, Bo Han2026-06-12
🤖 AI

Stubborn: A Streamlined and Unified Reinforcement Learning Framework for Robust Motion Tracking and Fall Recovery for Humanoids

यह शोध पत्र "स्टबर्न" (Stubborn) का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) ढांचा है जो एक यॉ-अलाइन्ड (yaw-aligned) प्रतिनिधित्व, अस्थिर अवस्थाओं में अन्वेषण को प्रोत्साहित करने के लिए एक बर्नौली-आधारित संभाव्य समाप्ति तंत्र, और प्रशिक्षण दक्षता बढ़ाने के लिए एक अनुकूलन योग्य नमूनाकरण रणनीति का उपयोग करके मानवोइड्स के लिए मजबूत मोशन ट्रैकिंग और फॉल रिकवरी को एकीकृत करता है।

Xiao Ren, Yuhui Yang, Zongbiao Weng, Zhijie Liu, He Kong2026-06-12
💬 NLP

Localizing Anchoring Pathways in Language Models

यह शोध पत्र 7B–8B Qwen और Llama मॉडलों में एंकरिंग प्रभावों (anchoring effects) के आंतरिक तंत्रों की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि एज-लेवल एट्रिब्यूशन विधियाँ नोड-लेवल विधियों की तुलना में प्रासंगिक निर्णय संकेतों को अधिक सटीक रूप से स्थानीयकृत करती हैं और जबकि ये मार्ग एक मॉडल के भीतर एंकर दिशाओं में सुसंगत होते हैं, वे बेस और इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड वेरिएंट के बीच महत्वपूर्ण रूप से बदल जाते हैं।

Hillary N. Owusu, Sarah Wiegreffe, Naomi H. Feldman2026-06-12
🤖 AI

GeoNatureAgent Benchmark: Benchmarking LLM Agents for Environmental Geospatial Analysis Across Frontier and Open-Weight Foundation Models

यह शोध पत्र GeoNatureAgent बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो एक वास्तविक API को संरचित टूल कॉल्स के माध्यम से पर्यावरणीय भू-स्थानिक विश्लेषण करने वाले LLM एजेंटों के लिए पहला मूल्यांकन ढांचा है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि Claude Sonnet 4 जैसे शीर्ष मॉडल ~61% सटीकता प्राप्त करते हैं, ओपन-वेट मॉडल बेहतर लागत-दक्षता प्रदान करते हैं और वर्तमान एजेंट सार्वभौमिक रूप से क्लोज-वैल्यू तुलना कार्यों में विफल रहते हैं।

Gabriel Diaz-Ireland, Diego Prieto-Herráez, Mario García Peces, Javier Velázquez, Devika Jain2026-06-12
⚡ electrical engineering

Acquisition state behaves as a structured, measurable variable governing lung-nodule AI: kernel-driven measurement instability and noise-driven detection fragility, invisible to DICOM metadata

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि फेफड़े के नोड्यूल (lung-nodule) संबंधी एआई का प्रदर्शन एक संरचित, मापने योग्य "अधिग्रहण अवस्था" (विशेष रूप से पुनर्निर्माण कर्नेल और शोर) द्वारा नियंत्रित होता है जो विशिष्ट मापन या पहचान विफलताओं का कारण बनता है जो DICOM मेटाडेटा में अदृश्य हैं, जिससे एआई गवर्नेंस के लिए एक महत्वपूर्ण परत के रूप में इनपुट-साइड सत्यापन की आवश्यकता होती है।

Daniel Soliman2026-06-12
🤖 AI

Topical Phase Transitions in Artificial Intelligence Research: Large-Scale Evidence and an Early-Warning Signature for Emerging Topics

यह शोध पत्र 2017 से 2025 तक के 80,000 से अधिक एआई (AI) शोध पत्रों का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि प्रमुख अनुसंधान विषय क्रमिक विकास के बजाय अचानक होने वाले "विषयात्मक चरण संक्रमणों" (topical phase transitions) के माध्यम से आगे बढ़ते हैं, और भविष्य की निगरानी के लिए एजेंटिक एआई (agentic AI) और रीजनिंग (reasoning) जैसे उभरते रुझानों की पहचान करने में सक्षम एक प्रमाणित प्रारंभिक-चेतावनी सिग्नेचर प्रस्तावित करता है।

Rasul Khanbayov, Hasan Kurban2026-06-12
🤖 AI

Perceive, Interact, Reason: Building Tool-Augmented Visual Agents for Spatial Reasoning

यह शोध पत्र PERIA को प्रस्तुत करता है, जो एक टूल-ऑगमेंटेड विजुअल एजेंट है जो हल्के वजन वाले परसेप्शन और इंटरेक्शन टूल्स को एक नवीन ट्रेनिंग रेसिपी के साथ एकीकृत करके विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में स्थानिक तर्क (spatial reasoning) को बढ़ाता है, और विविध बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करते हुए बहुत बड़े मॉडल्स का मुकाबला करता है।

Changye Li, Meng Lu, Yi Wu, Ligeng Zhu2026-06-12
🤖 AI

Fantastic Scientific Agents and How to Build Them: AgentBuild for Rietveld Refinement

यह शोध पत्र एजेंटबिल्ड (AgentBuild) का परिचय देता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो वैज्ञानिकों को मानव निर्णय को संरक्षित करने के लिए वर्ज़न-नियंत्रित अनुबंधों (रूब्रिक्स, पाठ्यक्रम और ज्ञान आधार) के माध्यम से एलएलएम-आधारित (LLM-based) एजेंटों का निर्माण करने में सक्षम बनाता है, जिसे एक्स-रे विवर्तन डेटा के रीटवेल्ड रिफाइनमेंट (Rietveld refinement) के सफल अनुप्रयोग के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है जहाँ प्रणाली मॉडल त्रुटियों के बजाय वर्कफ़्लो सीमाओं को अनुबंध विफलताओं के रूप में पहचानती है।

Woong Shin, Craig A. Bridges, Marshall T. McDonnell, Rafael Ferreira da Silva2026-06-12