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cs.AI

19893 पेपर

💬 NLP

Polarization Detection: A Hybrid Approach with AfroXLMR-Social and DeBERTa for Low- and High-Resource Settings

यह शोध पत्र POLAR शेयर्ड टास्क 2026 के लिए एक हाइब्रिड सिस्टम प्रस्तुत करता है जो अंग्रेजी बाइनरी डिटेक्शन के लिए DeBERTa और हौसा तथा सूक्ष्म-स्तरीय उप-कार्यों (subtasks) के लिए एक डोमेन-अनुकूलित AfroXLMR-Social मॉडल को जोड़ता है, जिसे लो-रिसोर्स और हाई-रिसोर्स सेटिंग्स में ध्रुवीकरण (polarization) का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए LoRA और डेटा ऑग्मेंटेशन द्वारा संवर्धित किया गया है।

Muhammad Abdullahi Said2026-07-14
💬 NLP

Neutralizing Structural Inequality in the Nigerian FinTech Sector

यह शोध पत्र नाइजीरिया में पॉइंट ऑफ सेल धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एक पदानुक्रमित मानव-एआई ट्राइएज मॉडल प्रस्तावित करता है जो गतिशील संसाधन आवंटन और विशेषज्ञ रूटिंग का उपयोग करता है ताकि वास्तविक धोखाधड़ी और बुनियादी ढांचे से संबंधित शोर के बीच अंतर किया जा सके, जिससे धोखाधड़ी रिकॉल में उल्लेखनीय सुधार होता है और उन संरचनात्मक क्षेत्रीय पूर्वाग्रहों को निष्प्रभावी किया जाता है जो ग्रामीण उपयोगकर्ताओं को नुकसान पहुँचाते हैं।

Muhammad Abdullahi Said2026-07-14
📊 statistics

From Stochastic to Stable: Rank Stability and Structural Sufficiency in AI Visibility Measurement

यह शोध पत्र एक अनुक्रमिक अभिसरण ढांचे (sequential convergence framework) को प्रस्तुत करता है जो रैंक स्थिरता और संरचनात्मक पर्याप्तता का मूल्यांकन करके AI दृश्यता डेटा की पर्याप्तता निर्धारित करता है, जिससे चिकित्सकों को मनमाने निश्चित बजटों के बजाय देखे गए वितरण संबंधी नियमितताओं के आधार पर डेटा संग्रह को रोकने में सक्षम बनाया जा सके।

Ronald Sielinski2026-07-14
🤖 AI

GRC-ProbNet: Uncertainty-aware Feature Extraction for Cardiovascular Disease Classification

यह शोध पत्र GRC-ProbNet को प्रस्तुत करता है, जो एक अनिश्चितता-जागरूक (uncertainty-aware) फ्रेमवर्क है जो कई सेगमेंटेशन मास्क उत्पन्न करने और अनिश्चितता विशेषताओं को निकालने के लिए डीप एनसेम्बल्स का लाभ उठाता है, जिससे नियत बेसलाइन (deterministic baseline) GRC-Net की तुलना में हृदय रोग वर्गीकरण प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Yash Shah, Omar Todd, Philipp Seeböck, Georg Langs, Ben Glocker, Raghav Mehta2026-07-14
🤖 AI

Benchmarking the Robustness of Foundation Models for Mammography under Domain Shift

यह शोध पत्र डोमेन शिफ्ट के तहत मैमोग्राफी के लिए 15 फाउंडेशन मॉडल्स की मजबूती का बेंचमार्किंग करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि मैमोग्राफी-विशिष्ट विजन-लैंग्वेज मॉडल्स सर्वश्रेष्ठ आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन प्रदर्शन प्राप्त करते हैं, सामान्यीकरण (जनरलाइजेशन) केवल डोमेन-विशिष्ट प्रीट्रेनिंग द्वारा गारंटीकृत नहीं होता है और इसके लिए कठोर डेटासेट-स्तरीय मूल्यांकन की आवश्यकता होती है।

Giang Nguyen, Raghav Mehta, Emma A. M. Stanley, Tian Xia, Thi Hao Nguyen, Hieu Pham, Ben Glocker2026-07-14
🤖 machine learning

A Hyperbolic Neural Closure for M1 Radiation Transfer

यह शोध पत्र M1 विकिरण स्थानांतरण (रेडिएशन ट्रांसफर) के लिए एक हाइपरबोलिक न्यूरल क्लोजर प्रस्तावित करता है जो एक सममित मैट्रिक्स नेटवर्क और एक सख्ती से उत्तल (स्ट्रिक्टली कॉन्वेक्स) एंट्रॉपी नेटवर्क के माध्यम से सिस्टम के जैकोबियन को पैरामीटराइज करके संख्यात्मक स्थिरता और वास्तविक आइजनवैल्यूज़ की गारंटी देता है, जिससे विच्छिन्न गालर्किन (डिस्कंटीन्यूअस गैलरकिन) सिमुलेशन में शास्त्रीय विश्लेषणात्मक क्लोजर की तुलना में उच्च सटीकता प्राप्त होती है।

Bongseok Kim, Jiahao Zhang, Johannes Krotz, Dinshaw Balsara, Ryan McClarren, Guang Lin2026-07-14
🤖 AI

Co4ICF: Co-evolving Physics-Informed Surrogate and RL-based Pulse Optimizer for Inertial Confinement Fusion

यह शोधपत्र Co4ICF प्रस्तुत करता है, जो एक सह-विकसित ढांचा (co-evolving framework) है जो इनर्शियल कन्फाइनमेंट फ्यूजन (Inertial Confinement Fusion) में आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन विफलताओं को दूर करने के लिए एक फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड सरोगेट को PPO-आधारित पल्स ऑप्टिमाइज़र के साथ जोड़ता है, जिससे 1D और क्रॉस-फिडेलिटी 2D सिमुलेशन दोनों में काफी बेहतर यील्ड प्राप्त होती है।

Jiatong Zhao, Tengyue Zhang, Yuhan Wang, Fuyuan Wu, Junchi Yan2026-07-14
🤖 AI

VINE: Taming Generative Control Policies for Reinforcement Learning

यह शोध पत्र VINE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन RL-उन्मुख सैंपलिंग विधि है जो प्रत्येक डिनोइजिंग स्टेप पर इंटरपोलेशन स्टेट्स को पुनर्गठित करके फ्लो-मैचिंग पॉलिसियों में प्रशिक्षण अस्थिरता को हल करती है, जिससे पुनरावृत्तीय पीढ़ी (iterative generation) की अभिव्यक्ति को बनाए रखते हुए स्थिर एंड-टू-एंड वैल्यू-ग्रेडिएंट अनुकूलन सक्षम होता है और ऑफलाइन RL बेंचमार्क तथा वास्तविक दुनिया के रोबोटिक कार्यों दोनों पर अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Rushuai Yang, Zhuo Han, Houlin Li, Hecheng Wang, Zhichao Wu, Rui Zhang, Zhaowei Zhang, Zihong Chen, Xiaohan Yan, Chiming (…)2026-07-14
🔬 materials science

The evolution of AI from image interpretation toward scientific inference in nanoparticle electron microscopy

यह समीक्षा इस बात की जांच करती है कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, जो पारंपरिक मशीन लर्निंग से लेकर फाउंडेशन मॉडल्स तक विस्तृत है, नैनोपार्टिकल इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी को एक वर्णनात्मक इमेजिंग तकनीक से बदलकर मात्रात्मक संरचनात्मक अनुमान, गतिशील विश्लेषण और स्वायत्त सामग्री खोज के लिए एक डेटा-संचालित प्लेटफॉर्म में परिवर्तित कर रहा है।

Evropi Toulkeridou, Jiafei Li, Leonardo Lari, Panagiotis Grammatikopoulos2026-07-14
🤖 AI

SynthDocBench: Controlled Benchmark for Long-Context Visual Document Understanding

यह शोधपत्र SynthDocBench प्रस्तुत करता है, जो दस्तावेज़ कारकों को व्यवस्थित रूप से नियंत्रित करने के लिए कॉम्बिनेटोरियल डिज़ाइन का उपयोग करने वाला एक पूर्णतः सिंथेटिक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान विज़न-लैंग्वेज मॉडल विशिष्ट लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट विफलता मोड—जैसे लंबाई के साथ प्रदर्शन में गिरावट, पोजीशनल सेंसिटिविटी और चार्ट कॉम्प्रिहेन्शन ब्रेकडाउन—से ग्रस्त हैं, जो मौजूदा बेंचमार्क द्वारा छिप जाते हैं।

Abhigya Verma, Khyati Mahajan, Amit Kumar Saha, Shruthan Radhakrishna, Sagar Davasam, Vikas Yadav, Sai Rajeswar Mudumba2026-07-14