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Collaborative Few-Step Distillation and Low-Bit Quantization for Wan2.2 Dual-Expert Video Diffusion Models

यह शोध पत्र Wan2.2 वीडियो डिफ्यूजन मॉडल के लिए एक सहयोगात्मक परिनियोजन पाइपलाइन (collaborative deployment pipeline) का प्रस्ताव करता है जो मूल फुल-प्रिसिजन बेसलाइन की दृश्य गुणवत्ता को बनाए रखते हुए या उससे भी बेहतर बनाते हुए, कम्प्यूटेशनल लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए फ्यू-स्टेप डिस्टिलेशन (few-step distillation) को लो-बिट क्वांटाइजेशन (low-bit quantization) के साथ जोड़ता है।

Jinyang Du, Shenghao Jin, Ziqian Xu, Ruihao Gong, Shiqiao Gu, Yang Yong, Jinyang Guo, Xianglong Liu2026-06-02
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AXIOM: A Trust-First Neuro-Symbolic Execution Architecture for Verifiable Mathematical Reasoning

यह शोध पत्र AXIOM को प्रस्तुत करता है, जो एक 'ट्रस्ट-फर्स्ट' न्यूरो-सिंबोलिक आर्किटेक्चर है जो प्राकृतिक भाषा की समस्याओं को एक नियतात्मक कंप्यूटर-अलजेब्रा-सिस्टम पाइपलाइन में कैनोनालाइज़ करने के लिए केवल भाषा मॉडलों का लाभ उठाता है, जिससे गणितीय बेंचमार्क पर 94.36% शुद्धता और 100% विश्वास (शून्य आत्मविश्वासी त्रुटियाँ) प्राप्त होता है और यह सुनिश्चित होता है कि सिस्टम में सुधार कभी भी पहले से सत्यापित परिणामों को कम नहीं करता है।

Alessio Bruno2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ
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Medication-Aware Financial Exploitation Detection for Alzheimer's Patients Using Edge-Aware Interaction Risk Modeling

यह शोध पत्र एक दवा-जागरूक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अल्जाइमर के रोगियों में वित्तीय शोषण का पता लगाने में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए लेनदेन की निगरानी के साथ दवा के अनुपालन को एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि संज्ञानात्मक भेद्यता की अवधि के दौरान उच्च जोखिम वाली वित्तीय घटनाओं की पहचान करने के लिए दवा का संदर्भ एक महत्वपूर्ण संशोधक के रूप में कार्य करता है।

Farzana Akter, Lisan Al Amin, Rakib Hossain, Chaitanya Gunupudi, Faisal Quader2026-06-02
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Regularized Offline Policy Optimization with Posterior Hybrid Bayesian Belief

यह शोध पत्र पोस्टीरियर हाइब्रिड बेयसियन बिलीफ (PhyB) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ऑफलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो बेयसियन पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन को डायनेमिक्स मॉडल्स के एक कॉनवेक्स कॉम्बिनेशन के रूप में पुनर्गठित करके एपिस्टेमिक अनिश्चितता को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करता है, जिससे निरंतर सुधार की सैद्धांतिक गारंटी के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Hongqiang Lin, Pengfei Wang, Nenggan Zheng2026-06-02
🔢 mathematics

Information-Theoretic Lower Bounds for Bit-Constrained Stochastic Optimization via a Reduction to Compressed Gaussian Mean Estimation

यह शोध पत्र संकुचित गाऊसी माध्य अनुमान (compressed Gaussian mean estimation) की समस्या को कम करके बिट-प्रतिबंधित स्टोकेस्टिक अनुकूलन (bit-constrained stochastic-optimization) के लिए बिना शर्त सूचना-सैद्धांतिक निचली सीमाएं (unconditional information-theoretic lower bounds) स्थापित करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि आवश्यक पुनरावृत्तियों (iterations) की संख्या केवल आयाम (dimension) के बजाय आयाम और व्युत्क्रम बिट-चौड़ाई (inverse bit-width) दोनों के साथ स्केल करती है।

Munsik Kim2026-06-02
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LLM-Driven Co-Evolutionary Automated Heuristic Design for Bi-Component Coupled Combinatorial Optimization

यह शोध पत्र CoEvo-AHD प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-संचालित द्वैत-जनसंख्या सह-विकासवादी ढांचा (dual-population co-evolutionary framework) है जो प्रतिस्पर्धी समाधान गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए एक मानकीकृत टूल-इनवोकेशन वातावरण के भीतर परस्पर क्रिया करने वाले रूट और सिलेक्शन ऑपरेटरों को विकसित करके द्वि-घटक युग्मित कॉम्बिनेटरियल अनुकूलन समस्याओं के लिए सहकारी ह्यूरिस्टिक्स को स्वचालित रूप से डिजाइन करता है।

Mingen Kuang, Xudong Deng, Xi Lin, Ye Fan, Jianyong Sun, Jialong Shi2026-06-02
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AI Sovereignty as National Learning Capacity: A Human-Centered Learning Mechanics Viewpoint on France, the United States, and China

यह दृष्टिकोण पत्र फ्रांस की एआई संप्रभुता को 'मानव-केंद्रित शिक्षण तंत्रों' द्वारा शासित एक "राष्ट्रीय शिक्षण प्रणाली" के रूप में पुनर्गठित करने का प्रस्ताव करता है, और यह तर्क देता है कि सतत विकास के लिए एक रणनीतिक संतुलन आवश्यक है जहाँ सूचना इंजेक्शन (कंप्यूट, प्रतिभा, पूंजी) एंट्रॉपी अपव्यय (नियामक घर्षण, समन्वय लागत) से आगे रहे ताकि अस्थिर विस्तार से बचा जा सके और तकनीकी-आशावाद बनाम विनियमन-प्रथम सावधानी के द्वंद्व से ऊपर उठा जा सके।

Kim Phuc Tran2026-06-02
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SHARP: Sleep-based Hierarchical Accelerated Replay for Long Range Non-Stationary Temporal Pattern Recognition

SHARP लंबी दूरी के गैर-स्थिर (non-stationary) टेम्पोरल पैटर्न रिकग्निशन के लिए एक नवीन ढांचा है जो मेमोरी संचय को पैटर्न रिकग्निशन से अलग करके और रैखिक कम्प्यूटेशनल लागत के साथ तेजी से ऑफलाइन रिप्ले का उपयोग करके घातीय रूप से बढ़ते टेम्पोरल संदर्भ को प्राप्त करने के लिए कृंतक (rodent) की नींद की नकल करता है, जिससे यह सख्त स्ट्रीमिंग सेटिंग्स में मानक आवर्ती (recurrent) बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jayanta Dey, Shikhar Srivastava, Itamar Lerner, Christopher Kanan, Dhireesha Kudithipudi2026-06-02
🤖 AI

SkyShield: Occupancy as a Safety Interface for Low-Altitude UAV Autonomy

यह शोध पत्र SkyShield प्रस्तुत करता है, जो कम ऊंचाई वाले UAV उड़ान के लिए पहला फ्रंट-व्यू मोनोक्यूलर सिमेंटिक ऑक्यूपेंसी बेंचमार्क है, साथ ही एक सुरक्षा-जागरूक मूल्यांकन मीट्रिक (KAR-mIoU) और एक ज्योमेट्री-फर्स्ट बेसलाइन मॉडल (SkyOcc), ताकि जटिल शहरी वातावरणों में सुरक्षित स्वायत्त नेविगेशन के लिए आवश्यक 3D स्थानिक समझ के महत्वपूर्ण अंतर को दूर किया जा सके।

Jie Gao, Jie Ma, Kaihui Lin, Kai Ye, Miaohui Zhang, Pingyang Dai, Liujuan Cao2026-06-02
📊 statistics

Causal Density Functions

यह शोध पत्र कॉज़ल डेंसिटी फंक्शन्स (causal density functions) को रेडॉन-निकोडिम डेरिवेटिव्स (Radon-Nikodym derivatives) के रूप में प्रस्तुत करता है जो अवलोकन संबंधी और हस्तक्षेप संबंधी वितरणों के बीच बिंदुवार माप परिवर्तन (pointwise change of measure) को परिमाणित करते हैं, जिससे एक परीक्षण योग्य रीवेटिंग पहचान (reweighting identity) के माध्यम से निर्देशित कारण प्रभावों के अनुमान, अंशांकन और स्कोरिंग को सक्षम बनाया जा सके।

Sridhar Mahadevan2026-06-02