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CoCoVideo: The High-Quality Commercial-Model-Based Contrastive Benchmark for AI-Generated Video Detection

यह शोध पत्र CoCoVideo-26K प्रस्तुत करता है, जो 13 वाणिज्यिक जनरेटरों से अर्थपूर्ण रूप से संरेखित वास्तविक-नकली वीडियो युग्मों वाला एक उच्च-गुणवत्ता वाला डेटासेट है, और CoCoDetect का प्रस्ताव करता है, जो उच्च-निष्ठा वाले AI-जनित वीडियो की पहचान करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग को कॉन्फिडेंस-गेटेड मल्टीमॉडल रीजनिंग के साथ संयोजित करने वाला एक नवीन डिटेक्शन फ्रेमवर्क है।

Huidong Feng, Wentao Chen, Jie Chen, Xinqi Cai, Ruolong Ma, Yinglin Zheng, Yuxin Lin, Ming Zeng2026-06-02
🤖 AI

On the evolution of the concept of probability as a mirror of the evolution of reason

यह शोध पत्र संयोग के खेलों के लिए एक गणितीय उपकरण से लेकर तर्कसंगत अनुमान के एक ढांचे तक प्रायिकता के विकास का पता लगाता, और यह तर्क देता है कि जबकि आधुनिक बेयसियन विधियाँ अनिश्चितता को औपचारिक रूप देती हैं, वैज्ञानिक तर्कसंगतता की एक पूर्ण अवधारणा में वैचारिक अस्पष्टता को संभालने के लिए फजी लॉजिक (fuzzy logic) और स्पष्ट प्रायिकता अनुमान से परे ज्यामितीय भविष्यवाणी के लिए डीप लर्निंग (deep learning) को भी एकीकृत करना चाहिए।

Jean-Louis Le Mouël, Vincent Courtillot, Dominique Gibert, Vladimir Kossobokov, Jean-Baptiste Boulé, Pierpaolo Zuddas, F (…)2026-06-02
🤖 AI

Evaluating Interactive Reasoning in Large Language Models: A Hierarchical Benchmark with Executable Games

यह शोध पत्र 474 निष्पादन योग्य (executable) खेलों के एक पदानुक्रमित बेंचमार्क को प्रस्तुत करता है जो बड़े भाषा मॉडलों की संवादात्मक तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए उन्हें सक्रिय रूप से साक्ष्य प्राप्त करने और विश्वासों को अपडेट करने की आवश्यकता के माध्यम से किया जाता है, जो सीमावर्ती मॉडलों (frontier models) के बीच दक्षता, प्रासंगिक सुदृढ़ता और मेटाकॉग्निटिव अनुकूलन में महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल को प्रकट करता है।

Mingyuan Fan, Weiguang Han, Daixin Wang, Cen Chen, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou2026-06-02
🤖 AI

Visual-Noise Guided In-Context Distillation for Multimodal Large Language Model Unlearning

यह शोध पत्र विजुअल-नॉइज़ गाइडेड इन-कॉन्टेक्स्ट डिस्टिलेशन (VGID) का प्रस्ताव करता है, जो एक ट्रेनिंग-फ्री फ्रेमवर्क है जो मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक टीचर डिस्ट्रीब्यूशन जनरेट करने हेतु विजुअल परटर्बेशन और टेक्स्टुअल इन-कॉन्टेक्स्ट अनलर्निंग को जोड़ता है, जो मॉडल की सामान्य उपयोगिता को बनाए रखते हुए पैरामीटर स्तर पर संवेदनशील ज्ञान को प्रभावी ढंग से हटा देता है।

Junkai Chen, Yuhao He, Junxiang You, Ruiqi Liu, Chenyu Wang, Shu Wu2026-06-02
⚡ electrical engineering

Project SPARROW and the Future of Conservation Technology

यह शोध पत्र SPARROW को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, सौर-ऊर्जा संचालित प्लेटफॉर्म है जो विविध वैश्विक पारिस्थित प्रणालियों में स्वायत्त, वास्तविक समय की जैव विविधता निगरानी को सक्षम करने के लिए एज एआई (edge AI) और उपग्रह संचार को एकीकृत करता है, जिसने मानवीय हस्तक्षेप के बिना लाखों डेटा बिंदु एकत्र करने की अपनी क्षमता को सफलतापूर्वक प्रदर्शित किया है और साथ ही पारिस्थितिक संरक्षण की बाधाओं को कम किया है।

Juan M. Lavista Ferres, Carl Chalmers, Bruno Demuro Segundo, Zhongqi Miao, Andres Hernandez Celis, Federico Alves Torres (…)2026-06-02
💬 NLP

Enhancing BiGRU with a KAN Block for Legal Document Classification and Summarization

यह शोध पत्र बांग्लादेश के कम-संसाधन वाले, बहुभाषी कानूनी दस्तावेजों को वर्गीकृत करने और सारांशित करने के लिए एक नवीन KAN-संवर्धित BiGRU आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क को एकीकृत करने से बेसलाइन मॉडल की तुलना में वर्गीकरण सटीकता 57.34% से बढ़कर 67.96% हो जाती है।

Ahmed Faizul Haque Dhrubo, Souvik Pramanik, Most. Aysha Siddika Sumona, Shahnewaz Siddique, Mohammad Ashrafuzzaman Khan (…)2026-06-02
🤖 AI

Versatile Framework with Semantic and Structural guidance for Image Reconstruction from Brain Activity

यह शोधपत्र माइंड डिफ्यूज़र (MindDiffuser) का प्रस्ताव करता है, जो एक बहुमुखी दो-चरणीय ढांचा है जो CLIP टेक्स्ट एम्बेडिंग और उथले विजुअल फीचर्स (shallow visual features) को जोड़कर fMRI, EEG और MEG मोडैलिटीज के माध्यम से मस्तिष्क गतिविधि से इमेज पुनर्निर्माण की सिमेंटिक सटीकता और सूक्ष्म-स्तरीय संरचनात्मक निरंतरता (fine-grained structural consistency) में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Yizhuo Lu, Changde Du, Qiongyi Zhou, Liuyun Jiang, Huiguang He2026-06-02
🤖 machine learning

A Shared Valence Axis Across Modern LLMs and Human EEG: The Saturation Regularity

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि न्यूनतम भाषा मॉडल डेटा से व्युत्पन्न एक आयामी भावनात्मक वैलेंस अक्ष (emotional valence axis) मानव ईईजी (EEG) निरूपणों के साथ संरेखित होता है, लेकिन यह भी प्रकट करता है कि आगे का संरेखण पर्यवेक्षण (alignment supervision) एक "संतृप्ति नियमितता" (saturation regularity) के कारण प्रतिकूल है, जो अवशिष्ट उप-स्थानों (residual subspaces) पर एक नवीन एंसेम्बल रणनीति को प्रेरित करता है जो मस्तिष्क-डिकोडिंग सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करती है।

Yousef A. Radwan, Xuhui Liu, Kilichbek Haydarov, Yuqian Fu, Mohamed Elhoseiny2026-06-02
🤖 AI

AI-PROPELLER: Warehouse-Scale Interprocedural Code Layout Optimization with AlphaEvolve

AI-PROPELLER ने मैजलन (Magellan) नामक एक एजेंटिक वर्कफ़्लो पेश किया है जो सटीक रिवॉर्ड सिग्नल के लिए वास्तविक हार्डवेयर निष्पादन का लाभ उठाकर, बड़े वेयरहाउस-स्केल अनुप्रयोगों के लिए पहले सफल फाइन-ग्रेंड इंटरप्रोसीजरल कोड लेआउट ऑप्टिमाइज़ेशन को प्राप्त करने हेतु प्रोपेलर पोस्ट-लिंक ऑप्टिमाइज़र को विकसित करता है, जिससे 0.23% से 1.6% तक प्रदर्शन सुधार प्राप्त होता है।

Chaitanya Mamatha Ananda, Rajiv Gupta, Mircea Trofin, Aiden Grossman, Sriraman Tallam, Xinliang David Li, Amir Yazdanbak (…)2026-06-02
🤖 machine learning

On Effectiveness and Efficiency of Agentic Tool-calling and RL Training

यह शोध पत्र यह प्रकट करके कि कैसे मामूली कार्यान्वयन विकल्प मूल्यांकन परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं और प्रदर्शन से समझौता किए बिना सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) प्रशिक्षण को गति देने वाली तकनीकों को पेश करके, एजेंटिक टूल-कॉलिंग की प्रभावशीलता और दक्षता की जांच करता है।

Tong Liu, Cheng Qian, Matej Cief, Yuan He, Daniele Dan, Nikolaos Aletras, Gabriella Kazai2026-06-02