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cs.AI

19893 पेपर

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ML in a Box: Analyzing Containerization Practices in Open Source ML Projects

यह शोध पत्र 1,993 ओपन-सोर्स एमएल डॉकरफाइल्स (ML Dockerfiles) के पहले बड़े पैमाने के अनुभवजन्य अध्ययन को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि कंटेनर एमएल वर्कफ़्लो में विशिष्ट भूमिकाएँ निभाते हैं, वे अक्सर प्रयोगों द्वारा प्रेरित बार-बार होने वाले पुनर्गठन (rebuilds) के कारण बड़े और अक्षम होते हैं, जिससे बिल्ड दक्षता में सुधार करने और फुटप्रिंट को कम करने के लिए सात विशिष्ट रिफैक्टरिंग पैटर्न की पहचान हुई।

Faten Jebari, Emna Ksontini, Amine Barrak, Wael Kessentini2026-07-14
🤖 machine learning

GAE: Graph-Augmented Evolution for Scientific Discovery via Reinforcement Optimization

यह शोध पत्र GAE प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो संरचना-जागरूक प्रोग्राम प्रतिनिधित्व के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क, निर्देशित पैरेंट और उत्परिवर्तन चयन के लिए सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning), और उच्च-फिटनेस संरचनात्मक संपादन के साथ LLM उत्परिवर्तन ऑपरेटरों को गतिशील रूप से संरेखित करने के लिए ऑनलाइन GRPO फाइन-ट्यूनिंग को एकीकृत करके वैज्ञानिक खोज के लिए विकासवादी प्रोग्राम खोज को बढ़ाता है, जिससे बंद-रूप (closed-form) भौतिक समीकरणों की खोज में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Xuanzhou Chen, Taoli Cheng2026-07-14
🤖 machine learning

LLMs as a Jury: Cross-Model Consensus Can Outperform Process Reward Models for LLM Reasoning

यह शोध पत्र "LLM-jury" को प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-मुक्त टेस्ट-टाइम स्केलिंग विधि है जो स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षित मॉडलों के बीच क्रॉस-मॉडल सर्वसम्मति का लाभ उठाकर सही रीजनिंग चेन्स (reasoning chains) चुनने में सेल्फ-कंसिस्टेंसी (self-consistency) और प्रशिक्षित रिवॉर्ड मॉडल्स (reward models) से बेहतर प्रदर्शन करती है, जबकि यह इसकी सटीकता की भविष्यवाणी करने और इसके विफलता स्तर (failure ceiling) की पहचान करने के लिए एक क्लोज्ड-फॉर्म लॉ (closed-form law) भी प्रदान करती है।

Ning Liu2026-07-14
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IdeaTrail: Full-Process Agent Trajectories for Scientific Ideation

यह शोध पत्र IdeaTrail को प्रस्तुत करता है, जो वैज्ञानिक विचारोत्पत्ति (ideation) के लिए एक मल्टी-टर्न प्रोसेस-ट्रैजेक्टरी डेटासेट है, जो साक्ष्य जुटाने, टूल के उपयोग और पुनरावृत्ति प्रस्ताव विकास की पूर्ण जटिलता को पकड़ने के लिए एक जनरेटर-सलाहकार (Generator–Advisor) लूप के माध्यम से उच्च-गुणवत्ता वाले मानव आर्टिफैक्ट्स को रिवर्स-इंजीनियर करके यथार्थवादी अनुसंधान वर्कफ़्लो को संश्लेषित करता है।

Hengquan Guo2026-07-14
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UNIT: Unleash Large Language Models Potential for Graph Continual Learning

यह शोध पत्र UNIT का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो ग्राफ निरंतर शिक्षण (ग्राफ कॉन्टिनुअल लर्निंग) में सिमेंटिक-स्ट्रक्चरल पृथक्करण और असंतुलित ज्ञान हस्तांतरण को दूर करने के लिए फाइन-ट्यूनिंग, अनसर्टेन्टी-अवेयर एंकर जनरेशन और स्ट्रक्चरल कॉन्फ्लुएंस मॉडलिंग के साथ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Tairan Huang, Yili Wang, Beibei Hu, Yiting Shi, Qiutong Li, Changlong He, Jianliang Gao2026-07-14
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EmoStyle: Affective Conditioning of Style-Specialist Experts for Emotional Image Generation

EmoStyle, अफेक्टिवआर्ट (AffectiveArt) चैलेंज 2026 के लिए प्रथम स्थान प्राप्त करने वाला एक फ्रेमवर्क है जो एक LLM का उपयोग करके अफेक्टिव संकेतों (affective cues) का अनुमान लगाने और एक Z-इमेज-आधारित जनरेटर को नियंत्रित करने के लिए स्टाइल-विशिष्ट LoRA विशेषज्ञों का उपयोग करके भावनात्मक छवि निर्माण में नियंत्रण अंतराल को पाटता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आउटपुट प्रॉम्प्ट, कलात्मक शैलियों और लक्षित भावनाओं के अनुरूप हो।

Dexiang Hong, Yijie Guo, Weidong Chen, Xinyan Liu, Zixuan Zou, Zhendong Mao, Yongdong Zhang2026-07-14
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Transcript-Free Lightweight Detection of Alzheimer's Disease from Spontaneous Speech Using Handcrafted MFCC-Dominant Acoustic Biomarkers

यह शोध पत्र सहज भाषण (spontaneous speech) का उपयोग करके हस्तनिर्मित ध्वनिक विशेषताओं (handcrafted acoustic features) और एक सरल एसवीएम (SVM) क्लासिफायर के माध्यम से अल्जाइमर रोग का पता लगाने के लिए एक ट्रांसक्रिप्ट-मुक्त, हल्का तरीका प्रस्तावित करता है, जो ऑडियो-ओनली स्क्रीनिंग की व्यवहार्यता प्रदर्शित करने के लिए डेमेंशियाबैंक पिट (DementiaBank Pitt) कॉर्पस पर 0.674 का औसत AUC प्राप्त करता है।

Rashin Gholijani Farahani, Azam Bastanfard2026-07-14
🤖 machine learning

Beyond Euclidean Clipping: Overcoming Exploration Collapse in LLM RL via Riemannian Isometric Policy Optimization

यह शोध पत्र LLM सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) में अन्वेषण पतन (exploration collapse) को PPO-Clip के यूक्लिडियन मेट्रिक्स और नीतियों के अंतर्निहित रीमैनियन मैनिफोल्ड (Riemannian manifold) के बीच ज्यामितीय बेमेल के परिणाम के रूप में पहचानता है, और इस दोष को सुधारने के लिए रीमैनियन आइसोमेट्रिक पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (RIPO) का प्रस्ताव करता है, जो कई बेंचमार्क में काफी बेहतर प्रदर्शन और स्थिरता प्राप्त करता है।

Zhicheng Cai, Xinyuan Guo, Hanlin Wu, Mingxuan Wang, Wei-Ying Ma, Ya-Qin Zhang, Hao Zhou2026-07-14
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GRATE: Temporal Extensions for Inductive KG Foundation Models via Gated Rotary Attention

यह शोध पत्र GRATE को प्रस्तुत करता है, जो गेटेड रोटरी अटेंशन का उपयोग करने वाली एक पैरामीटर-मुक्त टेम्पोरल एनकोडिंग विधि है, जो नॉलेज ग्राफ फाउंडेशन मॉडल्स को गैर-अतिव्यापी संस्थाओं (entities), संबंधों (relations) और समय-अंतरालों (timestamps) वाले नए रूप से निर्मित बेंचमार्क के माध्यम से विजातीय टेम्पोरल डेटासेट्स में इंडक्टिव ट्रांसफर प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।

Jiaxin Pan, Osama Mohammed, Daniel Hernández, Steffen Staab2026-07-14
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Behavioural Signatures of Risk-Sensitive Decision-Making in Large Language Models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फ्रंटियर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स टेक्सस होल्ड'एम फ्रेमवर्क में स्थिर, मॉडल-विशिष्ट जोखिम प्रोफाइल और अनिश्चितता के प्रति संरचित, विषम अनुकूलन प्रदर्शित करते हैं, जो जोखिम-संवेदनशील निर्णय लेने के विशिष्ट व्यवहार संबंधी हस्ताक्षरों को प्रकट करते हैं जिनका उपयोग संवादात्मक परिवेशों में ऑडिटिंग के लिए किया जा सकता है।

Xuankun Rong, Wenke Huang, Bo Du, Dacheng Tao, Mang Ye2026-07-14