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PolyBuild: An End-to-End Method for Polygonal Building Contour Extraction from High-Resolution Remote Sensing Images

यह शोध पत्र PolyBuild का प्रस्ताव करता है, जो एक एंड-टू-एंड विधि है जो एक इनिशियल कंटूर जनरेशन मॉड्यूल को ट्रांसफॉर्मर-आधारित कंटूर ऑप्टिमाइज़ेशन मॉड्यूल के साथ जोड़कर उच्च-रिज़ॉल्यूशन रिमोट सेंसिंग छवियों से सीधे उच्च-गुणवत्ता वाले बिल्डिंग पॉलीगन कंटूर निकालती है, जिससे गणनात्मक रूप से गहन पोस्ट-प्रोसेसिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और यह मौजूदा अत्याधुनिक दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Yaoteng Zhang, Julin Zhang, Guangshuai Wang, Jiwei Deng, Hui Sheng, Yasir Muhammad, Shiqing Wei2026-06-09
💬 NLP

From Statute to Control Flow: Span-Grounded Deontic Trees for Defeasible Scope Parsing

यह शोध पत्र NormBench प्रस्तुत करता है, जो एक बहुभाषी बेंचमार्क है जिसमें स्पैन-ग्राउंडेड डियोन्टिक ट्रीज़ (SG-DT) का उपयोग किया गया है ताकि नियम-अनुसरण करने वाले एजेंटों में 'साइलेंट स्कोप ओमिशन' (Silent Scope Omission) का निदान और शमन किया जा सके, जो अंतिम-कार्य परिणामों से ध्यान हटाकर विखंडनीय कानूनी स्कोप के सटीक संरचनात्मक पार्सिंग पर केंद्रित है, जिससे यह प्रकट होता है कि सीमित मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व जटिल नियामक संदर्भों में अपवाद प्रबंधन में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।

Jian Chen, Siyuan Li, Chucheng Wan, Zixuan Yuan2026-06-09
🤖 AI

Report on CHIIR 2026 Workshop on Generative AI and Academic Search (GAI&AS)

यह रिपोर्ट CHIIR 2026 GAI&AS वर्कशॉप का सारांश प्रस्तुत करती है, जिसने शोधकर्ताओं को यह खोजने के लिए एक साथ लाया कि कैसे जनरेटिव एआई पारंपरिक पुनर्प्राप्ति (रिट्रीवल) से आगे बढ़कर संश्लेषण और सीखने में सहायता करने के लिए अकादमिक खोज प्रणालियों को रूपांतरित कर रहा है, जबकि पारदर्शिता, विश्वसनीयता और मानव-केंद्रित डिज़ाइन सिद्धांतों पर जोर दे रहा है।

Yifan Liu (Klara), Jaime Arguello (Klara), Orland Hoeber (Klara), Chang Liu (Klara), Soo Young Rieh (Klara), Luanne Sinn (…)2026-06-09
💬 NLP

PACT: Learning Diverse Diagnostic Strategies via Privileged Synthesis and Branch Consensus

यह शोध पत्र PACT का प्रस्ताव करता है, जो विविध, सत्यापित नैदानिक संवादों को उत्पन्न करने के लिए प्रिविलेज्ड सिंथेसिस (Privileged Synthesis) का लाभ उठाता है और बिना किसी हस्तक्षेप के कई तर्क प्रतिमानों (reasoning paradigms) को प्रभावी ढंग से सीखने के लिए ब्रांच कंसेंसस (Branch Consensus) प्रशिक्षण का उपयोग करता है, जिससे एक नए गतिशील चीनी चिकित्सा निदान बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Gen Li, Yuanze Hu, Zhichao Yang, Qingchen Yu, Jianwei Lv, Yue Guo, Yujing Liu, Faguo Wu, Hongwei Zheng, Xiandong Li, Bo (…)2026-06-09
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Hardening Agent Benchmarks with Adversarial Hacker-Fixer Loops

यह शोध पत्र "हैकर-फिक्सर लूप" (hacker-fixer loop) को प्रस्तुत करता है, जो रिवॉर्ड हैकिंग के विरुद्ध नाजुक एजेंट बेंचमार्क को सशक्त बनाने के लिए प्रतिस्पर्धी एलएलएम (LLM) एजेंटों का उपयोग करने वाली एक स्वचालित विधि है, जो हमले की सफलता दर को सफलतापूर्वक शून्य के करीब तक कम करती है और 323 असुरक्षित वातावरणों तथा 3,632 शोषण प्रक्षेप पथों (exploit trajectories) का एक नया डेटासेट जारी करती है।

Ziqian Zhong, Ivgeni Segal, Ivan Bercovich, Shashwat Saxena, Kexun Zhang, Aditi Raghunathan2026-06-09
💬 NLP

CARE: A Conformal Safety Layer for Medical Summarization

यह शोध पत्र CARE को प्रस्तुत करता है, जो एक पोस्ट-हॉक (post-hoc), मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) सुरक्षा परत है जो LLM-जनित चिकित्सा सारांशों में मतिभ्रम (hallucinations) और चिकित्सकीय रूप से महत्वपूर्ण लोपों (omissions) को सीमित करने के लिए कॉन्फॉर्मल रिस्क कंट्रोल (conformal risk control) का उपयोग करके औपचारिक, परिमित-नमूना गारंटी प्रदान करता है, जिससे कठोर सुरक्षा मानकों को बनाए रखते हुए नैदानिक समीक्षा के बोझ को काफी कम किया जा सकता है।

Suhana Bedi, Bridget Lin, Anson Y. Zhou, Chloe O. Stanwyck, Jenelle A. Jindal, Sanmi Koyejo, David Stutz, Nigam H. Shah2026-06-09
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An Effective Router for Vision-Language Model Selection

यह शोध पत्र ARMS को प्रस्तुत करता है, जो एक कुशल राउटर है जो एक नव निर्मित मल्टीमॉडल डेटासेट, उन्नत फीचर रिप्रजेंटेशन और एडेप्टिव ट्रेनिंग रणनीतियों का लाभ उठाकर उपयुक्त विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के चयन की चुनौतियों का समाधान करता है और काफी बड़े कमर्शियल मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Can Wang, Shengwei Wang, Bolin Zhang, Zhiying Tu, Dianhui Chu2026-06-09
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Diverse Thinking Schemata Elicit Better Reasoning in Large Language Models

यह शोध पत्र DiScO का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो विविध विचार स्कीमा (reasoning schemata)—जिसमें तर्क संक्रमण (reasoning transitions) और उत्तर के संभावित विकल्प (answer candidates) शामिल हैं—को स्पष्ट रूप से परिभाषित और अनुकूलित करके बड़े भाषा मॉडल (large language model) की तर्क क्षमता को बढ़ाता है, जो स्कीमा जागरूकता (schemata awareness), सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) और विविध अनुमान (diverse inference) की एक तीन-चरणीय प्रक्रिया के माध्यम से किया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप मानक विधियों की तुलना में गणितीय बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन और बेहतर त्रुटि सुधार (error recovery) प्राप्त होता है।

Xinyue Liang, Yizhe Yang, Yu Bai, Bin Xu, Jiawei Li, Yang Gao2026-06-09
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RTL-BenchLS: A Large-Scale Benchmark for RTL Reasoning and Generation with Large Language Models

यह शोध पत्र RTL-BenchLS प्रस्तुत करता है, जो 10,000 से अधिक औपचारिक रूप से सत्यापित (formally verified) Verilog डिज़ाइनों और तीन नवीन स्व-पर्यवेक्षित तर्क कार्यों (self-supervised reasoning tasks) वाला एक बड़े पैमाने का बेंचमार्क है, जो हार्डवेयर डिज़ाइन ऑटोमेशन के लिए LLMs के विकास को कठोरता से मूल्यांकन करने और निर्देशित करने हेतु मौजूदा बेंचमार्क की स्केलेबिलिटी सीमाओं को दूर करता है।

Jing Wang, Shang Liu, Wenji Fang, Yuchao Wu, Yugao Zhu, Zhiyao Xie2026-06-09
💬 NLP

SafeRun: Enabling Determinism in LLM Planning for Running

SafeRun एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो एक LLM के लचीले प्राकृतिक-भाषा व्याख्या (natural-language interpretation) को एक नियतात्मक सॉल्वर (deterministic solver) के सख्त बाधा प्रवर्तन (constraint enforcement) से अलग करके, प्रतिस्पर्धी निर्देश-अनुपालन क्षमताओं को बनाए रखते हुए 100% सुरक्षा अनुपालन प्राप्त करता है।

Meilin Chen, Zepeng Zhai, Jiaxuan Zhao, Yuan Lu2026-06-09