🤖 AI

Personalized to Persuade: The Effects of Contextualization and Warmth on Trust and Reliance in Conversational AI

यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ केवल संदर्भीकरण (contextualization) विशेषज्ञ अनुशंसाओं के विरुद्ध एक एआई सहायक की प्रभावशीलता को कम कर देता है, वहीं इसे संवादात्मक गर्मजोशी (conversational warmth) के साथ संयोजित करने से इसका प्रभाव पुनः स्थापित हो जाता है, हालांकि दोनों में से कोई भी डिज़ाइन तत्व उपयोगकर्ता की निर्भरता को महत्वपूर्ण रूप से परिवर्तित नहीं करता है, जो कि इंटरफ़ेस डिज़ाइन के बजाय विश्वास और एआई साक्षरता द्वारा संचालित रहती है।

Mert Yazan, Suzan Verberne, Frederik Bungaran Ishak Situmeang2026-06-01
🤖 AI

Industrializing Prediction-Powered Inference: The GLIDE Library for Reliable GenAI and Agentic Systems Evaluation

यह शोध पत्र GLIDE को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जो विभिन्न प्रेडिक्शन-पावर्ड इन्फरेंस विधियों और सैंपलर्स को एक मानकीकृत API के तहत एकीकृत करती है ताकि वैध अनिश्चितता अनुमानों के साथ एजेंटिक सिस्टम के विश्वसनीय, निष्पक्ष मूल्यांकन को सक्षम बनाया जा सके और एनोटेशन लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।

Grégoire Martinon, Ibrahim Merad, Mohammed Raki2026-06-01
🤖 AI

Neither Replacement nor Panacea: Comparing LLM-Based Conversational and Graphical Decision Support in Industrial Tasks

यह अध्ययन पाता है कि जहाँ LLM-आधारित संवादात्मक एजेंट कथित मानसिक कार्यभार को कम करते हैं और सरल औद्योगिक निर्णय कार्यों की गति बढ़ाते हैं, वहीं वे सटीकता या जटिल परिदृश्यों में पारंपरिक डैशबोर्ड से सार्वभौमिक रूप से बेहतर प्रदर्शन नहीं करते हैं, जो यह सुझाव देता है कि संवादात्मक इंटरफेस दृश्य डेटा निरूपणों के पूर्ण प्रतिस्थापन के रूप में कार्य करने के बजाय सशर्त लाभ प्रदान करते हैं।

Roberto Figliè, Simone Caputo, Alan Serrano, Daria Mikhaylova, Tommaso Turchi, Daniele Mazzei2026-06-01
🤖 machine learning

The Terminal Representation in Reinforcement Learning

यह शोध पत्र टर्मिनल रिप्रेजेंटेशन (TR) को प्रस्तुत करता है, जो सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) में सक्सेसर और डिफॉल्ट रिप्रेजेंटेशन का एक नवीन, निम्न-आयामी विकल्प है जो आइजनडीकंपोजिशन (eigendecomposition) या सममित ट्रांजिशन धारणाओं की आवश्यकता के बिना रिवॉर्ड-वेटेड प्रक्षेप पथों (trajectories) को कैप्चर करता है, जिससे विकल्प खोज (option discovery) और ट्रांसफर लर्निंग जैसे कार्यों के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल आधार प्राप्त होता है।

Amir Esterhuysen, Anders Jonsson2026-06-01
🤖 AI

Latent Space Disentanglement via Activation Steering for Interpretable Attribute Control in Symbolic Music Generation

यह शोध पत्र मल्टीट्रैक म्यूजिक ट्रांसफॉर्मर-आधारित प्रतीकात्मक संगीत सृजन (symbolic music generation) में बिना पुन: प्रशिक्षण (retraining) के, पिच और ड्यूरेशन गुणों पर व्याख्यात्मक, नियत और विसंयोजित (disentangled) नियंत्रण प्राप्त करने के लिए डिफरेंस-इन-मीन्स (Difference-in-Means) और ग्राम-श्मिट ऑर्थोगोनलाइजेशन (Gram-Schmidt Orthogonalization) का उपयोग करते हुए एक इन्फरेंस-टाइम एक्टिवेशन स्टीयरिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है।

Ioannis Prokopiou, Pantelis Vikatos, Maximos Kaliakatsos-Papakostas, Theodoros Giannakopoulos, Themos Stafylakis2026-06-01
🤖 AI

TraceGraph: Shared Decision Landscapes for Diagnosing and Improving Agent Trajectories

TraceGraph एक ग्राफ-आधारित ढांचे को पेश करता है जो मल्टी-मॉडल एजेंट ट्रैजेक्टरीज को साझा निर्णय परिदृश्यों (decision landscapes) में परिवर्तित करता है ताकि छिपे हुए नेविगेशन अंतरों और विफलता पैटर्न को उजागर किया जा सके, जो बदले में एक ट्रैप-अवेयर रिकवरी पाइपलाइन को सक्षम करता है जो SWE-bench पर रेजोल्यूशन दरों में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Junjie Nian, Kang Chen, Ge Zhang, Yixin Cao, Yugang Jiang2026-06-01
🌀 nonlinear sciences

Social welfare optimisation under institutional reward and punishment

यह शोध पत्र सामाजिक दुविधाओं में संस्थागत प्रोत्साहनों के लिए एक कल्याण-केंद्रित ढांचे को विकसित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इष्टतम पुरस्कार या दंड योजनाएं अक्सर केवल लागत को न्यूनतम करने या सहयोग की आवृत्ति को अधिकतम करने वाली योजनाओं से काफी भिन्न होती हैं, और इन कल्याण-अधिकतम रणनीतियों की पहचान करने के लिए विश्लेषणात्मक स्थितियां और एल्गोरिदम प्रदान करती है।

Van An Nguyen, Vuong Khang Huynh, Huu Loi Bui, Hai Anh Ha, Quang Dung Le, Tan Dat Nguyen, Ngoc Ngu Nguyen, Zhao Song, Ma (…)2026-06-01
💬 NLP

FBHM: Functional Benchmarking and Steering of VLMs for Hateful Meme Detection

यह शोध पत्र FBHM प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि अत्याधुनिक विजन-लैंग्वेज मॉडल डेटासेट ह्यूरिस्टिक्स (dataset heuristics) पर निर्भरता के कारण घृणास्पद मीम डिटेक्शन (hateful meme detection) में सामान्यीकरण करने में विफल रहते हैं, और LSV प्रस्तावित करता है, जो एक लो-डेटा स्टीयरिंग वेक्टर विधि है जो कॉज़ल इंटरवेंशन (causal interventions) लागू करके प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करती है।

Paramananda Bhaskar, Naquee Rizwan, Daksh Jogchand, Saurabh Kumar Pandey, Animesh Mukherjee2026-06-01
🤖 AI

Diagnosing Failure Modes of Shared-State Collaboration in Resource-Constrained Visual Agents

यह शोधपत्र CoSee ऑडिटिंग फ्रेमवर्क को प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि संसाधन-बाधित विजुअल एजेंटों के बीच सहज साझा-अवस्था सहयोग अक्सर शोर सुदृढ़ीकरण (noise reinforcement) और नीति पतन (policy-collapse) के माध्यम से मतिभ्रम (hallucinations) को बढ़ाता है, जो यह दर्शाता है कि विश्वसनीय मॉड्यूलर डिज़ाइन के लिए तर्क की गहराई के बजाय संचार निष्ठा (communication fidelity) ही महत्वपूर्ण बाधा है।

Yunpeng Zhou2026-06-01
🤖 machine learning

dashi: A Python library for Dataset Shift Characterization to Support Trustworthy AI Development and Deployment

यह शोध पत्र **dashi** को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जो विश्वसनीय एआई (AI) में सुलभ डेटासेट शिफ्ट विश्लेषण की महत्वपूर्ण आवश्यकता को संबोधित करती है, और टेम्पोरल (temporal) एवं मल्टी-सोर्स डोमेन में वितरण परिवर्तनों को चित्रित करने के लिए अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) और सुपरवाइज्ड (supervised) दोनों विधियों को प्रदान करती है, जिससे स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों में मशीन लर्निंग पाइपलाइनों की मजबूती और सुरक्षा को बढ़ाया जा सके।

David Fernández-Narro, Pablo Ferri, Ángel Sánchez-García, Juan M. García-Gómez, Carlos Sáez2026-06-01