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cs.AI

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🤖 machine learning

CRUMB: Efficient Prior Fitted Network Inference via Distributionally Matched Context Batching

यह शोध पत्र CRUMB को प्रस्तुत करता है, जो एक आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic) इन्फरेंस रैपर है जो टेस्ट क्वेरीज़ को क्लस्टर करके और MMD न्यूनीकरण के माध्यम से वितरण संबंधी रूप से मेल खाने वाले प्रशिक्षण उपसमुच्चयों का चयन करके प्रायर-फिटेड नेटवर्क्स की दक्षता और प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे बिना पुन: प्रशिक्षण के बड़े डेटासेट पर प्रभावी इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग सक्षम होती है।

Jamie Heredge, Mattia J. Villani, Pranav Deshpande, Akshay Seshadri, Niraj Kumar2026-06-11
💬 NLP

When Roleplaying, Do Models Believe What They Say?

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ ऐतिहासिक पात्रों की भूमिका निभाना मुख्य रूप से एक भाषा मॉडल के आउटपुट को बदलता है बिना उसके सत्य के आंतरिक प्रतिनिधित्व को महत्वपूर्ण रूप से बदले, वहीं हानिकारक सलाह पर प्रशिक्षण देने से "उभरता हुआ मिसअलाइनमेंट" (Emergent Misalignment) उत्पन्न होता है, जो मॉडल के आंतरिक विश्वासों को असत्यता की ओर पर्याप्त रूप से स्थानांतरित कर देता है।

Benjamin Sturgeon, David Africa, Sid Black2026-06-11
🤖 AI

On the Study of Biometric Spoofing Detection using Deep Learning

यह अध्ययन CelebA-Spoof और MSU-MFSD डेटासेट का उपयोग करके चेहरे के स्पूफिंग हमलों का पता लगाने में MobileNetV2, DenseNet-121, Inception-v3 और Spoof Trace Disentanglement सहित विभिन्न डीप लर्निंग मॉडलों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करता है, जो अंततः वास्तविक दुनिया के बायोमेट्रिक सुरक्षा अनुप्रयोगों के लिए MobileNetV2 को सबसे कुशल समाधान के रूप में पहचानता है।

Kumar Kartikey, Nikos Komninos2026-06-11
💬 NLP

ISE: An Execution-Grounded Recipe for Multi-Turn OS-Agent Trajectories

यह शोध पत्र ISE को प्रस्तुत करता है, जो एक तीन-चरणीय संश्लेषण प्रतिमान (three-stage synthesis paradigm) है जो उच्च-गुणवत्ता वाले, निष्पादन-आधारित (execution-grounded) मल्टी-टर्न OS-एजेंट प्रक्षेपवक्र (trajectories) उत्पन्न करता है ताकि फाइन-ट्यून किए गए मॉडलों में टूल-उपयोग प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारा जा सके, जो बड़े ज़ीरो-शॉट बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Siyuan Luo, Nairong Zheng, Lin Zhou, Tiankuo Yao, Shengyou Yuan, Haojia Yu, Cong Pang, Jiapeng Luo, Lewei Lu2026-06-11
🤖 AI

AI Researchers Must Help Lead Arms Control to Mitigate Military AI Risks

यह शोध पत्र तर्क देता है कि एआई शोधकर्ताओं को केवल दीर्घकालिक सुपरइंटेलिजेंस संबंधी चिंताओं पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, सैन्य एआई अनुप्रयोगों के तत्काल जोखिमों को कम करने के लिए शस्त्रागार नियंत्रण अनुसंधान और तकनीकी सत्यापन को आगे बढ़ाने में अग्रणी भूमिका निभानी चाहिए।

Ted Fujimoto, Jacob Benz2026-06-11
🤖 AI

MoCA-Agent: A Market-of-Claims Code Agent for Financial and Numerical Reasoning

MoCA-Agent एक मार्केट-ऑफ-क्लेम्स कोड एजेंट है जो प्रश्नों को विशेषज्ञ सत्यापन के लिए परमाणु दावों (atomic claims) में विघटित करके, बाजार-समर्थित साक्ष्यों से निष्पादन योग्य कोड को संश्लेषित करके, और अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए कठोर सत्यापन लागू करके वित्तीय और संख्यात्मक तर्क क्षमता को बढ़ाता है।

Abdelrahman Abdallah, AbdelRahim A. Elmadany, Sameh Al Natour, Hasan Cavusoglu, Adam Jatowt, Muhammad Abdul-Mageed2026-06-11
🤖 AI

Privacy-Preserving Federated Autoencoder for ECG Anomaly Detection on Edge Devices

यह शोधपत्र अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) ईसीजी (ECG) विसंगति का पता लगाने के लिए एक गोपनीयता-संरक्षण फेडरेटेड ऑटोएन्कोडर प्रणाली प्रस्तुत करता है जो कानूनी-स्तर की गोपनीयता बनाए रखने और नॉन-आईआईडी (non-IID) अस्पताल डेटा को संभालने के साथ-साथ एज डिवाइस पर उच्च पहचान सटीकता प्राप्त करने के लिए डिफरेंशियल प्राइवेसी, फेडरेटेड लर्निंग और INT8 क्वांटाइजेशन को सफलतापूर्वक एकीकृत करता है।

Kaan Arda Akyol, Jakub Kacper Szeląg, Aydin Abadi, Maha Alghamdi, Ghadah Albalawi, Ghouse Ibrahim Kaleelullah, Hilal Tut (…)2026-06-11
🤖 AI

LLMs+Graphs: Toward Graph-Native, Synergistic AI Systems

यह ट्यूटोरियल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और ग्राफ प्रौद्योगिकियों के बीच उभरती हुई सहक्रियाओं (synergies) का संश्लेषण करता है, जो यह रेखांकित करता है कि कैसे उनका द्वि-दिशीय एकीकरण तर्क (reasoning), ज्ञान प्रबंधन और एजेंट क्षमताओं को बढ़ाता है ताकि अगली पीढ़ी के, ग्राफ-नेटिव एआई सिस्टम के विकास को गति दी जा सके।

Arijit Khan, Longxu Sun, Xin Huang2026-06-11
⚡ electrical engineering

Model-Based and Data-Driven Hierarchical Control and Topology Co-Design for Robust Networked Systems

यह शोध पत्र मॉडल-आधारित और डेटा-संचालित पदानुक्रमित नियंत्रण (hierarchical control) और टोपोलॉजी सह-डिज़ाइन रणनीतियों का प्रस्ताव करता है जो रैखिक आव्यूह असमानताओं (linear matrix inequalities) को हल करके वैश्विक विसर्जनशीलता (global dissipativity) सुनिश्चित करने और इंटरकनेक्शन लागतों को अनुकूलित करने के लिए मजबूत नेटवर्क प्रणालियों हेतु है, जिसके अनुप्रयोग डीसी माइक्रोग्रिड्स में प्रदर्शित किए गए हैं।

Shirantha Welikala, Zihao Song, Hai Lin, Panos J. Antsaklis2026-06-11
🤖 machine learning

Information-Theoretic Decomposition for Multimodal Interaction Learning

यह शोध पत्र डिकम्पोज़िशन-आधारित मल्टीमॉडल इंटरेक्शन लर्निंग (DMIL) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो वेरिएशनल डिकम्पोज़िशन और फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करके नमूना-विशिष्ट रेडंडेंट (redundant), यूनिक (unique) और सिनर्जिस्टिक (synergistic) इंटरैक्शन को स्पष्ट रूप से मॉडल और अनुकूल रूप से सीखने के लिए नियोजित करता है, जिससे पारंपरिक मल्टीमॉडल लर्निंग प्रतिमानों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Zequn Yang, Yake Wei, Haotian Ni, Zhihao Xu, Di Hu2026-06-11