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🤖 AI

Towards AI epidemiology: a measurement standardisation framework for prospective risk detection

यह अवधारणा पत्र एक मापन मानकीकरण ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि तैनात एआई प्रणालियों में संभावित जोखिमों का पता लगाने के लिए "एआई महामारी विज्ञान" (AI epidemiology) को सक्षम किया जा सके, जिसके लिए विशेषज्ञ-एआई अंतःक्रिया आकलन की विश्वसनीयता को मान्य करने हेतु एक व्याकरण और सांख्यिकीय प्रोटोकॉल को परिभाषित किया गया है और भविष्य के शासन एवं महामारी विज्ञान संबंधी अध्ययनों के लिए एक आधार स्थापित किया गया है।

Kit Tempest-Walters2026-06-05
💬 NLP

ReTreVal: Reasoning Tree with Validation and Cross-Problem Memory for Large Language Models

ReTreVal एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचा है जो एडेप्टिव ट्री एक्सप्लोरेशन, टाइप्ड-फेलियर बैकट्रैकिंग और विफलता के संदर्भ को बनाए रखने के लिए सेल्फ-रीराइटिंग मेमोरी का उपयोग करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को इन्फरेंस के दौरान विभिन्न समस्याओं के माध्यम से सीखने में सक्षम बनाता है, जिससे बिना किसी फाइन-ट्यूनिंग के जटिल तर्क संबंधी कार्यों पर प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।

Abhishek HS, Pavan C Shekar, Arpit Jain, Ashwanth Krishnan2026-06-05
🤖 AI

Using street view images and visual LLMs to predict heritage values for governance support: Risks, ethics, and policy implications

यह शोध पत्र स्वीडन के भवन स्टॉक में विरासत मूल्यों की पहचान करने के लिए राष्ट्रीय भवन नवीनीकरण योजनाओं का समर्थन करने हेतु स्ट्रीट व्यू छवियों का विश्लेषण करने के लिए मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के उपयोग का मूल्यांकन करता है, जबकि पारदर्शिता, त्रुटि पहचान और शासन में चाटुकारिता से संबंधित संबद्ध जोखिमों, नैतिक चिंताओं और नीतिगत निहितार्थों को आलोचनात्मक रूप से संबोधित करता है।

Tim Johansson, Mikael Mangold, Kristina Dabrock, Anna Donarelli, Ingrid Campo-Ruiz2026-06-05
🤖 AI

Reward Learning through Ranking Mean Squared Error

यह शोध पत्र आरएल के लिए रैंकड रिटर्न रिग्रेशन (R4) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन रिवॉर्ड लर्निंग विधि है जो मानव प्रक्षेपवक्र रेटिंग से रिवॉर्ड फंक्शन का अनुमान लगाने के लिए रैंकिंग मीन स्क्वेयर्ड एरर लॉस का उपयोग करती है, जो न्यूनतमता और पूर्णता की औपचारिक गारंटी प्रदान करते हुए रोबोटिक बेंचमार्क पर मौजूदा प्राथमिकता-आधारित दृष्टिकोणों से अनुभवजन्य रूप से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Chaitanya Kharyal, Calarina Muslimani, Matthew E. Taylor2026-06-05
💬 NLP

Dynamic Thinking-Token Selection for Efficient Reasoning in Large Reasoning Models

यह शोध पत्र डायनेमिक थिंकिंग-टोकन सिलेक्शन (DynTS) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी विधि है जो रीजनिंग ट्रेसेस में निर्णय-महत्वपूर्ण टोकन के केवल की-वैल्यू (Key-Value) कैश स्टेट्स को पहचानने और बनाए रखने तथा अनावश्यक प्रविष्टियों को हटाने के माध्यम से लार्ज रीजनिंग मॉडल्स की दक्षता को बढ़ाती है।

Zhenyuan Guo, Tong Chen, Wenlong Meng, Chen Gong, Xin Yu, Chengkun Wei, Wenzhi Chen2026-06-05
🤖 AI

Learning Adaptive Parallel Execution for Efficient Code Localization

FuseSearch एक अनुकूली समानांतर निष्पादन ढांचा (adaptive parallel execution framework) है जो कार्य संदर्भ के आधार पर खोज की चौड़ाई को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए दो-चरणीय SFT और RL प्रशिक्षण रणनीति का उपयोग करता है, जिससे SWE-bench Verified पर अत्याधुनिक कोड लोकलाइज़ेशन प्रदर्शन प्राप्त होता है और साथ ही अनावश्यक इनवोकेशन, टोकन उपयोग और निष्पादन समय में महत्वपूर्ण कमी आती है।

Ke Xu, Siyang Xiao, Ming Liang, Yichen Yu, Zhixiang Wang, Jingxuan Xu, Dajun Chen, Wei Jiang, Yong Li2026-06-05
🤖 AI

Synapse: Federated Tool Routing via Typed Compendium Artifacts

यह शोध पत्र SYNAPSE को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो बिना किसी साझा डेटा या वेट्स (weights) के, स्कीमा-वैलिडेटेड, टाइपड कंपेंडियम आर्टिफैक्ट्स का उपयोग करके विषम (heterogeneous), फ्रोजन LLMs के बीच गोपनीयता-संरक्षित, संघर्ष-समाधान युक्त टूल रूटिंग और क्रॉस-आर्किटेक्चर ट्रांसफर को सक्षम बनाता है।

Abhijit Chakraborty, Yash Shah, Vivek Gupta2026-06-05
🤖 AI

Beyond Rewards in Reinforcement Learning for Cyber Defence

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि साइबर रक्षा के लिए डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंटों को प्रशिक्षित करने में स्पार्स (sparse), लक्ष्य-संरेखित रिवॉर्ड फंक्शन, डेंस (dense), इंजीनियर किए गए रिवॉर्ड्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अधिक विश्वसनीय, कम जोखिम वाली नीतियां प्राप्त होती हैं जो महंगी रक्षात्मक कार्रवाइयों के उपयोग को प्रभावी ढंग से कम करती हैं।

Elizabeth Bates, Chris Hicks, Vasilios Mavroudis2026-06-05
💬 NLP

From Out-of-Distribution Detection to Hallucination Detection: A Geometric View

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में मतिभ्रम (hallucination) का पता लगाने को एक आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डिटेक्शन समस्या के रूप में पुनर्गठित करने का प्रस्ताव करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि यह ज्यामितीय परिप्रेक्ष्य प्रशिक्षण-मुक्त, सिंगल-सैंपल डिटेक्टरों को सक्षम बनाता है जो तर्क संबंधी कार्यों में मतिभ्रम की प्रभावी ढंग से पहचान करते हैं।

Litian Liu, Reza Pourreza, Yubing Jian, Yao Qin, Roland Memisevic2026-06-05
🤖 AI

HypRAG: Hyperbolic Dense Retrieval for Retrieval Augmented Generation

यह शोध पत्र HypRAG को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइपरबोलिक डेंस रिट्रीवल फ्रेमवर्क है जो प्राकृतिक भाषा की पदानुक्रमित संरचना (hierarchical structure) को बेहतर ढंग से पकड़ने के लिए लोरेन्त्ज़ मॉडल और एक नवीन ज्योमेट्री-अवेयर पूलिंग ऑपरेटर का लाभ उठाता है, जिससे पारंपरिक यूक्लिडियन दृष्टिकोणों की तुलना में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन सिस्टम में संदर्भ और उत्तर की प्रासंगिकता में उल्लेखनीय सुधार होता है और मतिभ्रम (hallucination) के जोखिमों को कम किया जाता है।

Hiren Madhu, Ngoc Bui, Ali Maatouk, Leandros Tassiulas, Smita Krishnaswamy, Menglin Yang, Sukanta Ganguly, Kiran Sriniva (…)2026-06-05