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"Is This Not Enough?": Asymmetries in Institutional Accountability and Collective Sensemaking in the Case of Canada's Algorithmic Visa Triage System

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि कनाडा की एल्गोरिद्मिक वीज़ा छँटनी प्रणाली संस्था के पारदर्शिता-केंद्रित डिज़ाइन और आवेदकों के अनिश्चितता के जीवंत अनुभवों के बीच जवाबदेही में महत्वपूर्ण विषमताओं—विशेष रूप से ज्ञानमीमांसीय (epistemic), क्षेत्राधिकार संबंधी (jurisdictional) और काल-संबंधी (temporal-relational) अंतराल—को उत्पन्न करती है, जो एल्गोरिद्मिक शासन के प्रभावों के असमान वितरण की ओर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता को रेखांकित करती है।

Dipto Das, Matthew Tamura, Syed Ishtiaque Ahmed, Shion Guha2026-06-12
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Emotional regulation improves deep learning-based image classification

यह शोध पत्र "इमोशनल रेगुलेशन" (Emotional Regulation) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो CIFAR बेंचमार्क पर इमेज क्लासिफिकेशन प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए कृत्रिम व्यक्तिपरक अनुभव और अफेक्टिव प्री-ट्रेनिंग का लाभ उठाता है, जिससे इमोशन-ऑगमेंटेड लर्निंग में एक नया स्टेट-ऑफ-द-आर्ट स्थापित होता है।

Riccardo Emanuele Landi, João M. F. Rodrigues, Marta Chinnici2026-06-12
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Functional Cache Grafting: Robust and Rapid Code-Policy Synthesis for Embodied Agents

यह शोधपत्र FCGraft को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो सत्यापित फंक्शन-लेवल कोड स्केलेटन और उनके संबंधित ट्रांसफॉर्मर KV कैश की एक लाइब्रेरी बनाए रखकर एम्बॉडीड एजेंटों के लिए कोड-पॉलिसी सिंथेसिस को त्वरित और सुदृढ़ बनाता है, जिन्हें रेडंडेंट प्रीफिल कंप्यूटेशन को समाप्त करने और विश्वसनीय नियंत्रण संरचनाओं को सुनिश्चित करने के लिए नए कार्यों में रिट्रीव और ग्राफ्ट किया जाता है।

Saehun Chun, Wonje Choi, Sera Choi, Sanghyun Ahn, Honguk Woo2026-06-12
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MP3: Multi-Period Pattern Pre-training forSpatio-Temporal Forecasting

यह शोध पत्र MP3 को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्लग-एंड-प्ले प्री-ट्रेनिंग प्लगइन है जो स्थानिक-कालिक पूर्वानुमान (spatio-temporal forecasting) में "टेम्पोरल मिराज" (temporal mirage) की चुनौती को संबोधित करने के लिए बहु-अवधि पैटर्न लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे विविध वास्तविक दुनिया के डेटासेटों में मौजूदा ग्राफ न्यूरल नेटवर्क मॉडलों के प्रदर्शन और अनुकूलन क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Lilan Peng, Yandi Liu, Qingren Yao, Chongshou Li, Tianrui Li2026-06-12
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NaturalFlow: Reducing Disruptive Pauses for Natural Speech Flow in Simultaneous Speech-to-Speech Translation

यह शोध पत्र NaturalFlow को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रवाह-जागरूक (fluency-aware) अनुकूलन ढांचा है जो आंतरिक मॉडल संकेतों का लाभ उठाकर कम विलंबता (latency) और स्वाभाविक ध्वनिक प्रवाह के बीच संतुलन बनाकर समवर्ती स्पीच-टू-स्पीच अनुवाद में विघटनकारी ठहरावों को कम करता है, जिससे उच्च अनुवाद गुणवत्ता बनाए रखते हुए श्रोता के संज्ञानात्मक भार को न्यूनतम किया जा सके।

Dongwook Lee, Youngho Cho, Sangkwon Park, Heeseung Kim, Sungroh Yoon2026-06-12
💬 NLP

MiniPIC: Flexible Position-Independent Caching in <100LOC

MiniPIC एक न्यूनतम, लचीला vLLM डिज़ाइन है जो बार-बार आने वाले संरचित इनपुट्स के लिए कुशल स्थिति-स्वतंत्र (position-independent) कैशिंग को सक्षम बनाता है, जो अनरोटेटेड (unrotated) K वेक्टर्स को स्टोर करता है और अटेंशन के दौरान प्रति-अनुरोध पोजीशनल एनकोडिंग लागू करता है, जिससे 100 से कम कोर-इंजन परिवर्तनों के साथ महत्वपूर्ण थ्रूपुट और लेटेंसी सुधार प्राप्त होता है।

Nathan Ordonez (IBM Research), Thomas Parnell (IBM Research)2026-06-12
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TerraBench: Can Agents Reason Over Heterogeneous Earth-System Data?

यह शोध पत्र टेराबेंच (TerraBench) प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक बेंचमार्क और निष्पादन योग्य ढांचा है जिसे पर्यावरणीय विश्लेषण, सिमुलेशन और सत्यापन के लिए विशिष्ट वैज्ञानिक उपकरणों के साथ भाषा मॉडलों को एकीकृत करके, विषम पृथ्वी-प्रणाली डेटा (Earth-system data) पर ग्राउंडेड, बहु-चरणीय तर्क करने की एआई एजेंटों की क्षमता का मूल्यांकन करने और उसे उन्नत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Dat Tien Nguyen, Thao Nguyen, Fadillah Adamsyah Maani, Huy M. Le, Muhammad Umer Sheikh, Numan Saeed, Muhammad Haris Khan (…)2026-06-12
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Iterative Visual Thinking: Teaching Vision-Language Models Spatial Self-Correction through Visual Feedback

यह शोध पत्र इटरेटिव विजुअल थिंकिंग (IVT) को प्रस्तुत करता है, जो एक क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल्स को सिंथेटिक सुधारात्मक तर्क और ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन से जुड़ी दो-चरणीय प्रशिक्षण रणनीति का लाभ उठाकर उनके स्थानिक भविष्यवाणियों को स्वयं सुधारने में अक्षम होने की समस्या को दूर करने में सक्षम बनाता है, जिससे न्यूनतम डेटा और कंप्यूटेशनल संसाधनों के साथ ग्राउंडिंग सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Animesh Tripathy, Aswanth Krishnan2026-06-12
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Transformer-Guided Graph Attention for Direct Cardiac Mesh Reconstruction: A Structural Digital Twin Framework

यह शोध पत्र एक नवीन एंड-टू-एंड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कच्चे 3D मेडिकल इमेजेस से सीधे रोगी-विशिष्ट कार्डियक सरफेस मेश को पुनर्गठित करने के लिए 3D स्विन ट्रांसफॉर्मर और ग्राफ अटेंशन नेटवर्क का लाभ उठाता है, जिससे कुशल क्लिनिकल डिजिटल ट्विन अनुप्रयोगों को सक्षम करने के लिए धीमी और त्रुटिपूर्ण पारंपरिक सेगमेंटेशन-एंड-मेशिंग पाइपलाइन को समाप्त किया जा सके।

Abhishek H S, Akash Ganamukhi, Abhimanyu Suresh, Aditya G Hiremath, Prasad B Honnavalli, Adithya Balasubramanyam2026-06-12
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A Minimal Model of Bounded Trade-Off Screening in Multi-Attribute Choice

यह शोध पत्र बहु-गुण (multi-attribute) चयन के लिए एक सीमित व्यापार-संतुलन (bounded trade-off) स्क्रीनिंग मॉडल प्रस्तावित करता है जो शास्त्रीय पूर्णतः प्रतिपूरक उपयोगिता एकत्रीकरण (fully compensatory utility aggregation) के स्थान पर एक व्यापार-संतुलन सहनशीलता पैरामीटर द्वारा शासित संदर्भ-निर्भर स्क्रीनिंग प्रक्रिया को प्रतिस्थापित करता है, और सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह तंत्र विशिष्ट प्राथमिकता पैटर्न को पकड़ता है और मानव निर्णय लेने की प्रक्रिया के लिए परीक्षण योग्य भविष्यवाणियां उत्पन्न करता है।

Manisha Dubey, Anirban Sarkar, Subramanian Ramamoorthy2026-06-12