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P2^2RAG: Efficient Privacy-Preserving RAG Service Supporting Arbitrary Top-kk Retrieval

यह शोध पत्र P2^2RAG का प्रस्ताव करता है, जो एक कुशल गोपनीयता-संरक्षित रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (Retrieval-Augmented Generation) सेवा है, जो सुरक्षित सॉर्टिंग के बिना मनमाने top-kk रिट्रीवल को सपोर्ट करने के लिए एक इंटरैक्टिव बाइसेक्शन (bisection) विधि और सीक्रेट शेयरिंग का उपयोग करती है, जिससे डेटा और उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट की सुरक्षा करते हुए मौजूदा प्रणालियों की तुलना में महत्वपूर्ण गति प्राप्त होती है।

Yulong Ming, Mingyue Wang, Jijia Yang, Jie Xu, Zihan Wu, Cong Wang, Xiaohua Jia2026-05-29
🤖 AI

Thinking Fast, Thinking Wrong: Intuitiveness Modulates LLM Counterfactual Reasoning in Policy Evaluation

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग सहज नीति मूल्यांकनों (intuitive policy evaluations) पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के प्रदर्शन को बढ़ाती है, वहीं सहजता-विरोधी मामलों (counter-intuitive cases) में उनकी प्रतितथ्यात्मक तर्क क्षमता (counterfactual reasoning) सहज पूर्वग्रहों (intuitive priors) को पूरी तरह से ओवरराइड करने में असमर्थता के कारण काफी बाधित रहती है, जो ज्ञान पुनर्प्राप्ति (knowledge retrieval) और तार्किक तर्क (logical reasoning) के बीच एक महत्वपूर्ण अलगाव को प्रकट करती है।

Yanjie He2026-05-29
🤖 AI

Echoes in Filter Bubble: Diagnosing and Curing Popularity Bias in Generative Recommenders

यह शोध पत्र जनरेटिव रिकमेंडर्स (Generative Recommenders) में लोकप्रियता पूर्वाग्रह (popularity bias) के सैद्धांतिक मूल को टोकन-स्तरीय अनुकूलन दोषों और अविभेदित आइटम टोकनाइजेशन (undifferentiated item tokenization) के रूप में पहचानता है, और "घोस्ट" (Ghost) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन प्रणाली है जो अनुशंसा उपयोगिता (recommendation utility) को बनाए रखते हुए इस पूर्वाग्रह को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए एसिमेट्रिक अनलाइक्लीहुड ऑप्टिमाइजेशन (asymmetric unlikelihood optimization) और स्केलेटन-फाउंडेड टोकनाइजेशन (skeleton-founded tokenization) का उपयोग करती है।

Jun Yin, Bangguo Zhu, Peng Huo, Ruochen Liu, Hao Chen, Senzhang Wang, Shirui Pan, Chengqi Zhang2026-05-29
🤖 machine learning

Bridging Classification and Reconstruction: Cooperative Time Series Anomaly Detection

यह शोध पत्र CoAD का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन और हल्का ढांचा (framework) है जो मौजूदा विधियों की सामान्यीकरण (generalization) और मास्किंग मिसअलाइनमेंट (masking misalignment) सीमाओं को दूर करने के लिए एक सहकारी डिजाइन के माध्यम से आउटलायर एक्सपोज़र (outlier exposure) और मास्क ऑटोएनकोडर (masked autoencoder) प्रतिमानों को एकीकृत करता है, जिससे सूक्ष्म और लंबे समय तक चलने वाले टाइम सीरीज़ विसंगतियों (time series anomalies) का पता लगाने में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Qideng Tang, Dai Chaofan, Wubin Ma, Yahui Wu, Haohao Zhou, Tao Zhang, Huan Li, Dalin Zhang2026-05-29
💻 computer science

Aryabhata 2: Scaling Reinforcement Learning for Advanced STEM Reasoning

यह शोध पत्र आर्यभट्ट 2 का परिचय देता है, जो GPT-OSS-20B पर आधारित एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) द्वारा प्रशिक्षित भाषा मॉडल है, जो एक उच्च-गुणवत्ता वाले पाठ्यक्रम और प्रगतिशील रोलआउट अन्वेषण (progressive rollout exploration) का लाभ उठाकर JEE और NEET जैसी प्रतिस्पर्धी STEM परीक्षाओं पर उत्कृष्ट प्रदर्शन और अधिक टोकन दक्षता प्राप्त करता है।

Ritvik Rastogi, Vishal Singh, Tejas Chaudhari, Sandeep Varma2026-05-29
💻 computer science

S3Mem: Structured Spatiotemporal Scene-Event Memory for Long-Horizon Interactive Question Answering

यह शोध पत्र S3Mem को प्रस्तुत करता है, जो एक संरचित दृश्य-घटना आधारित एपिसोडिक मेमोरी फ्रेमवर्क है, जो एजेंट प्रक्षेप पथों (trajectories) को संरचित, एंकर-संवेदनशील साक्ष्य इकाइयों में परिवर्तित करके लॉन्ग-होरिज़ोन इंटरैक्टिव प्रश्नोत्तर में मानक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन और अन्य बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे सटीकता और टोकन दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Encheng Su, Jinouwen Zhang, Jianyu Wu, Qiucheng Yu, Chen Tang, Pengze Li, Lintao Wang, Yizhou Wang, Xinzhu Ma, Shixiang (…)2026-05-29
💻 computer science

GenesisFunc: Multi-Agent Data Generation for Accurate and Generalizable Function-Calling

यह शोध पत्र GenesisFunc को पेश करता है, जो एक मल्टी-एजेंट स्वचालित पाइपलाइन है जो एक 8B LLM को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाला, विविध सिंथेटिक फंक्शन-कॉलिंग डेटा उत्पन्न करता है, जो समान आकार के ओपन-सोर्स मॉडलों की तुलना में बेहतर इन-डोमेन प्रदर्शन और आउट-ऑफ-डोमेन सामान्यीकरण प्राप्त करता है और उन्नत API-आधारित प्रणालियों का मुकाबला करता है।

Hao-Xiang Xu, Chong Deng, Jiaqing Liu, Wen Wang, Qian Chen, Lujia Bao, Xiangang Li, Zhen-Hua Ling2026-05-29
💻 computer science

Specialty-Specific Medical Language Model for Immune-Mediated Diseases

यह शोध पत्र एक विशिष्ट ट्रांसफॉर्मर-आधारित नामित इकाई पहचान (नेमड एंटिटी रिकग्निशन) मॉडल प्रस्तुत करता है, जिसे विशेषज्ञ-एनोटेटेड क्लिनिकल डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जो सामान्य-उद्देश्य और ज़ीरो-शॉट दृष्टिकोणों की तुलना में मुक्त-पाठ चिकित्सा आख्यानों से सूक्ष्म प्रतिरक्षा-मध्यस्थ और संक्रामक रोग संस्थाओं को निकालने में बेहतर प्रदर्शन (0.89 का F1 स्कोर) प्राप्त करता है।

Veysel Kocaman, Gursev Pirge, Yigit Gul, Ace Vo, Zhenya Nargizyan, David Talby2026-05-29
💻 computer science

Thoughts-as-Planning: Latent World Models for Chain-of-Thoughts Optimization via Reinforcement Planning

यह शोध पत्र "थॉट्स-एज़-प्लानिंग" (Thoughts-as-Planning) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो LLM को आंशिक रूप से दृश्यमान वातावरण के रूप में मॉडल करके और ग्रेडिएंट डिसेंट या सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) के माध्यम से कुशल, व्याख्यात्मक और बहु-स्तरीय नियोजन सक्षम करने के लिए एक लेटेंट वर्ल्ड मॉडल सीखने के द्वारा तर्क श्रृंखलाओं (reasoning chains) को अनुकूलित करता है।

Dong Liu, Yanxuan Yu, Ying Nian Wu2026-05-29
💻 computer science

GPF-LiveNews: A Streaming Evaluation Protocol for Group-Conditioned Framing in Large Language Models

यह शोध पत्र GPF-LiveNews प्रस्तुत करता है, जो एक स्ट्रीमिंग मूल्यांकन प्रोटोकॉल और बेंचमार्क है जो गतिशील, वास्तविक दुनिया के इनपुट के माध्यम से अर्थ संबंधी और संवेग संबंधी विविधताओं का विश्लेषण करके यह ऑडिट करता है कि बड़े भाषा मॉडल (large language models) विभिन्न पहचान समूहों के लिए उभरती समाचार घटनाओं को कैसे रूपायित करते हैं।

Mohd Ariful Haque, Fahad Rahman, Kishor Datta Gupta, Roy George2026-05-29