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SCOPE: Real-Time Natural Language Camera Agent at the Edge

यह शोध पत्र SCOPE प्रस्तुत करता है, जो प्राकृतिक-भाषा PTZ कैमरा नियंत्रण के लिए एक मॉड्यूलर, एज-डिप्लॉय करने योग्य एजेंट है, और एक व्यापक बेंचमार्क एवं मूल्यांकन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि शक्तिशाली लघु भाषा मॉडल (small language models) मतिभ्रम (hallucinations) को काफी कम कर देते हैं जबकि धारणा (perception) प्राथमिक बाधा बन जाती है, जिसमें मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (Mixture-of-Experts) और क्वांटाइजेशन कुशल, वास्तविक समय के समाधान प्रदान करते हैं।

Nikolaj Hindsbo, Sina Ehsani, Pragyana Mishra2026-06-03
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Fast-dLLM++: Fréchet Profile Decoding for Faster Diffusion LLM Inference

Fast-dLLM++ एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free), ड्रॉप-इन रिप्लेसमेंट है जो Fast-dLLM की जगह लेता है और विषम टोकन कॉन्फिडेंस प्रोफाइल (heterogeneous token confidence profiles) का लाभ उठाने के लिए फ्रैच प्रोफाइल डिकोडिंग (Fréchet profile decoding) पेश करता है, जिससे पिछले वर्स्ट-केस कॉन्फिडेंस नियमों की तुलना में अधिक समानांतर टोकन को सुरक्षित रूप से कमिट करके समान सटीकता पर 37% तक अधिक थ्रूपुट प्राप्त होता है।

Siva Rajesh Kasa, Yasong Dai, Sumit Negi, Hongdong Li2026-06-03
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EURO-5K: When Does Domain Pretraining Matter? Benchmarking Transformers for EU Reporting Obligation Extraction

यह शोध पत्र EURO-5K प्रस्तुत करता है, जो यूरोपीय संघ (EU) के रिपोर्टिंग दायित्वों को निकालने के लिए एक विशेष डेटासेट है, और यह प्रदर्शित करता है कि जबकि लीगल प्रीट्रेनिंग (legal pretraining) पूरी तरह से फाइन-ट्यून किए गए मॉडलों के लिए मामूली लाभ प्रदान करती है, यह पैरामीटर-कुशल ट्यूनिंग (parameter-efficient tuning) के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है और सीमित डेटा के साथ सीखने की गति को तेज करती है, जो अंततः नियामक अनुपालन स्वचालन (regulatory compliance automation) के लिए डिस्क्रिमिनेटिव (discriminative) और जेनेरेटिव (generative) दोनों दृष्टिकोणों को मान्य करती है।

Marios Koniaris, Vasileios Kotronis, Eugenia Giannini, Panayiotis Tsanakas2026-06-03✓ Author reviewed ⓘ
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Chatbots Output Meaningful (but Problematic) Language

यह शोधपत्र यह तर्क देता है कि एआई चैटबॉट के आउटपुट वास्तव में अर्थपूर्ण हैं जिनके लिए मानव जैसी मानसिक अवस्थाओं या इरादों के आरोपण की आवश्यकता नहीं है, यह प्रस्तावित करते हुए कि अर्थ एक निम्न स्तर का मानक है जो मानव और कृत्रिम दोनों प्रकार की भाषा पर लागू होता है, भले ही उत्पादन वक्ता के वास्तविक विचारों से भिन्न हो।

Matthew Stone, Una Stojnić2026-06-03
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Memory Retrieval for Changing Preferences

यह शोध पत्र लंबे-संदर्भ वाले संवाद प्रणालियों (long-context dialogue systems) के लिए एक एकीकृत ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्मृति पुनर्प्राप्ति (memory retrieval) को उपयोगिता अनुमान (utility estimation) की समस्या के रूप में मानता है, जिसमें स्थिर अर्थ संबंधी समानता (static semantic similarity) पर निर्भर रहने के बजाय उपयोगकर्ता की बदलती अंतर्निहित प्राथमिकताओं के लिए साक्ष्य प्रदान करने वाले ऐतिहासिक टर्नों को गतिशील रूप से चुनने के लिए बेयस कारकों (Bayes factors) का उपयोग किया जाता है।

Yuehan Qin, Li Li, Linxin Song, Wei Yang, Jiate Li, Yuqing Yang, Yue Zhao2026-06-03
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Predicting Inference-Time Scaling Gains from Labeled Validation-Set Output Statistics

यह शोध पत्र एक स्थिर, संक्षिप्त प्रेडिक्टर प्रस्तावित करता है जो केवल एक एकल लेबल वाले वैलिडेशन-सेट सैंपलिंग पास का उपयोग करके बेस्ट-ऑफ-NN इन्फरेंस स्केलिंग गेन्स का अनुमान लगाता है, जो तीन मुख्य विशेषताओं (प्रॉम्प्ट-लेवल एग्रीमेंट स्प्रेड, लेबल-असिस्टेड फर्स्ट-करेक्ट-सैंपल पोजीशन, और कंप्लीशन-लेंथ वेरिएंस) की पहचान करता है जो मॉडल कॉन्फ़िगरेशन की लागत प्रभावी स्क्रीनिंग सक्षम करने के लिए वास्तविक गेन्स के साथ 0.90 का स्पीयरमैन सहसंबंध प्राप्त करते हैं।

Luyang Zhang, Jingyan Li2026-06-03
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A Locally Deployed RAG-Based Academic Advising System for Course Selection

यह शोध पत्र एक स्थानीय रूप से तैनात, गोपनीयता-संरक्षण करने वाले RAG-आधारित सिस्टम का प्रस्ताव करता है जो सूचना के अतिप्रवाह से छात्रों को उबरने में और संसाधनों की सीमाओं को संबोधित करने में संस्थानों को सहायता प्रदान करने के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLMs) और संरचित पाठ्यक्रम डेटा का लाभ उठाता है, ताकि व्यक्तिगत शैक्षणिक नियोजन के लिए इष्टतम, पूर्व-आवश्यकता-जागरूक पाठ्यक्रम अनुक्रम उत्पन्न किए जा सकें।

Feng Li, Yoritaka Iwata2026-06-03
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Pretraining Language Models on Historical Text

यह शोध पत्र TypewriterLM का परिचय देता है, जो विशेष रूप से 1913 से पूर्व के अंग्रेजी ग्रंथों पर प्रशिक्षित एक 7.24B भाषा मॉडल है, साथ ही इसके साथ जुड़े 54B-टोकन वाले TypewriterCorpus, शाब्दिक रूप से आधारित (lexically grounded) पोस्ट-ट्रेनिंग डेटासेट और 'History-Event' बेंचमार्क को ऐतिहासिक भाषा मॉडलों के लिए डेटा गुणवत्ता, टेम्पोरल लीकेज (temporal leakage) और मूल्यांकन की चुनौतियों को संबोधित करने हेतु प्रस्तुत किया गया है।

Xiaoxi Luo, Zachary Shinnick, Niclas Griesshaber, Yixuan Wang, Junchi Yu, Freda Shi, Philip Torr, Yao Lu2026-06-03
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Hint-Guided Diversified Policy Optimization for LLM Reasoning

यह शोध पत्र हिंट-गाइडेड डाइवर्सिफाइड पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (HDPO) का प्रस्ताव देता है, जो एक दो-चरणीय ढांचा है जो मानव समस्या-समाधान की नकल करने के लिए "प्रपोज़-सेलेक्ट-थिंक" प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरी) के माध्यम से विविध संभावित समाधान उत्पन्न करने और सबसे विश्वसनीय समाधान को चुनने द्वारा लार्ज लैंग्वेज मॉडल तर्क (रीज़निंग) को बढ़ाता है।

Zhiyu Cao, Kaixin Wu, Mingjie Zhong, Peifeng Li, Xiaobo Li, Can Ye, Qiaoming Zhu2026-06-03
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SEA-Embedding: Open and Reproducible Text Embeddings for Southeast Asia

यह शोध पत्र SEA-Embedding को प्रस्तुत करता है, जो पूरी तरह से खुला और पुनरुत्पादक (reproducible) टेक्स्ट-एम्बेडिंग पाइपलाइन है जिसे विशेष रूप से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है ताकि दक्षिण-पूर्व एशियाई भाषा मॉडलों में मजबूती और पुनरुत्पादकता की कमी को दूर किया जा सके, और साथ ही SEA-BED बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए प्रमुख डिजाइन कारकों का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण किया जा सके।

Peerat Limkonchotiwat, Raymond Ng, Sarana Nutanong, Jian Gang Ngui2026-06-03