cs.AI पेपर | Gist.Science

Detecting Knowledge Gaps from Conversational AI Interactions Using Curriculum Prerequisite Graphs

यह शोधपत्र एक ऐसी पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो एक पूर्व-आवश्यकता ज्ञान ग्राफ (prerequisite knowledge graph) का उपयोग करके संवादात्मक एआई शिक्षण सहायकों (conversational AI teaching assistants) से छात्रों के प्रश्नों को पाठ्यक्रम के विषयों से जोड़ती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ये इंटरेक्शन लॉग ऑनलाइन पाठ्यक्रमों में ज्ञान की कमियों और विषय-स्तरीय कठिनाइयों की पहचान करने के लिए वैध नैदानिक संकेतों (diagnostic signals) के रूप में कार्य करते हैं।

Youssef Medhat, Junsoo Park, Ploy Thajchayapong, Ashok K. Goel2026-06-10

🤖 AI

AutoPDE: Reliable Agentic PDE Solving via Explicitly Represented Solver Strategies

AutoPDE एक एजेंटिक सिस्टम है जो कोड जनरेशन से पहले स्वतंत्र ऑब्जेक्ट्स के रूप में संख्यात्मक सॉल्वर रणनीतियों को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित और पुनरावृत्ति रूप से परिष्कृत करके आंशिक अवकल समीकरणों (PDE) को हल करने की विश्वसनीयता में सुधार करता है, जिससे PDE Agent Bench पर 54.5% पास दर प्राप्त होती है।

Huanshuo Dong, Keyao Zhang, Hong Wang, Zhezheng Hao, Zhiwei Zhuang, Ziyan Liu, Jiacong Wang, Gengyuan Liu, Xin Jin2026-06-10

🤖 AI

Accelerating NeurASP with vectorization and caching

यह शोध पत्र वेक्टरकरण (vectorization), बैच प्रोसेसिंग और कैशिंग को लागू करके न्यूरोसिंबोलिक फ्रेमवर्क NeurASP की स्केलेबिलिटी को बढ़ाता है ताकि एक नए चुनौतीपूर्ण कार्ड-खेलने वाले डेटासेट के माध्यम से प्रमाणित प्रशिक्षण में कई गुना (multi-order-of-magnitude) गति प्राप्त की जा सके।

Alexander Philipp Rader, Alessandra Russo2026-06-10

💬 NLP

Dep-LLM: Training-Free Depression Diagnosis via Evidence-Guided Structured Multi-factor with Reliable LLM Reasoning

Dep-LLM एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो नैदानिक साक्षात्कारों को साक्ष्य-आधारित बहु-कारक विश्लेषणों में संरचनात्मक रूप से विघटित करने और विश्वास-जागरूक विश्वसनीयता के आधार पर भविष्यवाणियों को गतिशील रूप से नियंत्रित करने के माध्यम से फ्रोजन फाउंडेशन LLMs का लाभ उठाकर अत्याधुनिक स्वचालित अवसाद पहचान प्राप्त करता है।

Yiqing Lyu, Xianbing Zhao, Buzhou Tang, Ronghuan Jiang2026-06-10

🤖 AI

Evaluating Research-Level Math Proofs via Strict Step-Level Verification

यह शोध पत्र एक सख्त चरण-स्तरीय (step-level) सत्यापन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विस्तृत संदर्भ बनाए रखने और प्रमेय स्रोतों को सीमित करने के माध्यम से अनुसंधान-स्तरीय गणितीय प्रमाणों में तार्किक त्रुटियों का पता लगाने में वैश्विक मूल्यांकन से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो अंततः यह प्रकट करता है कि शेष अस्वीकृतियाँ अक्सर "व्याकरणिक अति-कठोरता" (pedantic hyper-rigor) से उत्पन्न होती हैं जो विशेषज्ञ बेंचमार्क में निहित अस्पष्टताओं को उजागर करती हैं।

Yifeng Sun2026-06-10

🤖 AI

Moonshine: An Autonomous Mathematical Research Agent Centered on Conjecture Generation

यह शोध पत्र मूनशाइन (Moonshine) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वायत्त एजेंट है जो शास्त्रीय समस्याओं से संरचनात्मक अंतर्दृष्टि निकालकर महत्वपूर्ण गणितीय अनुमान (conjectures) उत्पन्न करता है, जिसे विशिष्ट न्यूरल नेटवर्क की वैश्विक अंतःक्षेपणता (global injectivity) के संबंध में "न्यूरल जैकोबियन अनुमान" के इसके प्रतिपादन और आंशिक प्रमाण के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Xiaoyang Chen, Xiang Jiang2026-06-10

💬 NLP

K-Forcing: Joint Next-K-Token Decoding via Push-Forward Language Modeling

K-Forcing एक नवीन पुश-फॉरवर्ड लैंग्वेज मॉडलिंग प्रतिमान (paradigm) है जो एक टीचर मॉडल को एक कंडीशनल मैपिंग में डिस्टिल करके ऑटोरिग्रेसिव इन्फरेंस को त्वरित करता है, जो एक ही फॉरवर्ड पास में कई भविष्य के टोकन को संयुक्त रूप से उत्पन्न करने में सक्षम है, और केवल मामूली गुणवत्ता गिरावट के साथ उच्च-लोड बैच सर्विंग के तहत महत्वपूर्ण गति वृद्धि प्राप्त करता है।

Zhiwei Tang, Yuanyu He, Yizheng Han, Wangbo Zhao, Jiasheng Tang, Fan Wang, Bohan Zhuang2026-06-10

💬 NLP

Attention-Discounted Adaptive Sampler for Masked Diffusion Language Models

यह शोध पत्र ADAS को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त पुनर्रैंकिंग नियम (reranking rule) है जो अनिश्चित भविष्यवाणियों वाले पहले से चयनित स्थानों पर दृढ़ता से ध्यान केंद्रित करने वाले संभावित टोकनों को लालची रूप से कम करके (greedily discounting) मास्क्ड डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स में अत्यधिक समानांतर डिकोडिंग की गुणवत्ता में सुधार करता है, जिससे सटीकता बनाए रखते हुए इन्फरेंस स्टेप्स को कम किया जा सके।

Yusuf Sahin, Ahmed Rockey Saikia, Volkan Cevher, Paolo Favaro2026-06-10

🤖 machine learning

Geometrically Averaged Hard Target Updates for Linear Q-Learning

यह शोध पत्र $\lambda$ -टारगेट अपडेट का परिचय और विश्लेषण करता है, जो एक ज्यामितिक औसत तंत्र (geometrically averaged mechanism) है जो लीनियर Q-लर्निंग की स्थिरता में सुधार करने के लिए प्रक्षिप्त Q-वैल्यू इटरेशन (projected Q-value iteration) में आवधिक हार्ड टारगेट अपडेट (periodic hard target updates) का सामान्यीकरण करता है।

Donghwan Lee2026-06-10

💬 NLP

Janus: A Benchmark for Goal-Conditioned Information Distortion in LLMs

यह शोधपत्र JANUS को प्रस्तुत करता है, जो आठ डोमेन में 160 परिदृश्यों वाला एक नया बेंचमार्क है जिसे यह मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए लोप (omission) और फ्रेमिंग के माध्यम से सत्य सूचनाओं को चुनिंदा रूप से कैसे विकृत करते हैं, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मॉडलों में इस तरह के सूक्ष्म, गैर-भ्रामक (non-hallucinatory) धोखे के विरुद्ध मजबूत सुरक्षा उपायों का अभाव है।

Polydoros Giannouris, Mohsinul Kabir, Sophia Ananiadou2026-06-10

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