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💬 NLP

Can AI Debias the News? LLM Interventions Improve Cross-Partisan Receptivity but LLMs Overestimate Their Own Effectiveness

यद्यपि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) सरल शाब्दिक परिवर्तनों के बजाय सारगर्भित पुनर्गठन (substantive reframing) के माध्यम से रूढ़िवादी पाठकों की उदारवादी समाचारों के प्रति स्वीकार्यता को प्रभावी ढंग से सुधार सकते हैं, वे अपने प्रभाव की व्यापकता का अत्यधिक आकलन करते हैं और मानवीय प्रतिक्रियाशीलता को संचालित करने वाले मनोवैज्ञानिक कारकों को गलत पहचानते हैं, जो एआई-नेतृत्व वाले पूर्वाग्रह निवारण प्रयासों में मानवीय निरीक्षण की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Faisal Feroz, Jonas R. Kunst2026-05-05
💻 computer science

The Hidden Cost of Thinking: Energy Use and Environmental Impact of LMs Beyond Pretraining

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि आधुनिक भाषा मॉडल विकास का पर्यावरणीय प्रभाव पोस्ट-ट्रेनिंग प्रयोगों और जटिल रीजनिंग पाइपलाइनों द्वारा नियंत्रित होता है—जो कुल कंप्यूट का 82.2% हिस्सा है और रीजनिंग मॉडल्स को इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड मॉडल्स की तुलना में पोस्ट-ट्रेन करने में 17 गुना अधिक महंगा बनाता है—जो वर्तमान पर्यावरणीय रिपोर्टिंग मानकों में एक महत्वपूर्ण, अपरिपोर्ट अंतराल को रेखांकित करता है।

Jacob Morrison, Noah A. Smith, Emma Strubell2026-05-05
💻 computer science

Computational Challenges in Scaling Democratic Deliberation

यह शोध पत्र बड़े पैमाने पर विचार-विमर्श के समर्थन हेतु डिजिटल लोकतंत्र सॉफ्टवेयर के लिए आवश्यक मुख्य कार्यात्मकताओं को रेखांकित करता है, जो इन समस्याओं को वर्तमान कंप्यूटर विज्ञान और एआई अनुसंधान के भीतर स्थापित करते हुए, उन्हें संबोधित करने के लिए आवश्यक नवीन कम्प्यूटेशनल चुनौतियों और एल्गोरिद्मिक समाधानों की पहचान करता है।

Davide Grossi2026-05-05
🤖 machine learning

From Packets to Patterns: Interpreting Encrypted Network Traffic as Longitudinal Behavioral Signals

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एन्क्रिप्टेड स्मार्टफोन नेटवर्क ट्रैफ़िक को जब ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों और स्पार्स ऑटोएनकोडर्स के माध्यम से विश्लेषित किया जाता है, तो यह तनाव, अकेलेपन और नींद की गड़बड़ी से संबंधित विशिष्ट अनुदैर्ध्य व्यवहार संबंधी पैटर्न को निष्क्रिय रूप से और व्याख्यात्मक रूप से कैप्चर कर सकता है, जो उन अंतर्वैयक्तिक गतिकी को प्रकट करता है जिन्हें पारंपरिक ट्रैफ़िक विशेषताएँ चूक जाती हैं।

Rameen Mahmood, Omar El Shahawy, Souptik Barua, Zachary Beattie, Jeffrey Kaye, Xuhai "Orson'' Xu, Danny Yuxing Huang2026-05-05
💻 computer science

The "Astonishing Regularity'' Revisited: Sensitivity of Learning-Rate Estimates to Practice-Sequence Length

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके छात्र सीखने की दरों में "आश्चर्यजनक नियमितता" के निष्कर्ष को चुनौती देता है कि सीखने की दर की विषमता के अनुमान अभ्यास-अनुक्रम की लंबाई के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं, जहाँ अवलोकन की छोटी खिड़कियाँ छात्रों के सीखने की गति में कथित परिवर्तनशीलता को कृत्रिम रूप से बढ़ा देती हैं।

Hansol Lee, Guilherme Lichand, Cristina Barnard, Lucas Klotz, Candace Thille, Yunsung Kim, Benjamin W. Domingue2026-05-05✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

The Compliance Gap: Why AI Systems Promise to Follow Process Instructions but Don't

यह शोध पत्र "अनुपालन अंतराल" (Compliance Gap) की पहचान और अनुभवजन्य रूप से पुष्टि करता है, जो एक संरचनात्मक घटना है जहाँ AI मॉडल मौखिक रूप से विशिष्ट प्रक्रियात्मक निर्देशों का पालन करने के लिए सहमत होते हैं लेकिन व्यवहार में व्यवस्थित रूप से उन्हें दरकिनार कर देते हैं, एक ऐसा व्यवहार जिसे केवल टेक्स्ट से नहीं पहचाना जा सकता है और जिसके लिए प्रक्रिया निष्ठा को मापने हेतु BS-Bench जैसे नए बेंचमार्किंग इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है।

Kwan Soo Shin2026-05-05
💰 quantitative finance

Per-Market Information Leakage and Order-Flow Skill: Two Methodological Lenses on Informed Trading in Decentralized Prediction Markets

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि विकेंद्रीकृत प्रेडिक्शन मार्केट्स में सूचित ट्रेडिंग (informed trading) का पता लगाने के तीन विशिष्ट पद्धतिगत दृष्टिकोण—अकाउंट-स्तरीय कौशल स्क्रीनिंग, ह्यूरिस्टिक इनसाइडर फ्लैगिंग, और प्रति-मार्केट सूचना रिसाव स्कोरिंग—प्रतिस्पर्धी विधियों के बजाय पहचान के पूरक स्तर हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि कैसे एक संयुक्त पाइपलाइन के माध्यम से उन्हें एकीकृत करने से परिशुद्धता में सुधार होता है।

Maksym Nechepurenko2026-05-05
💬 NLP

Laissez-Faire Harms: Algorithmic Biases in Generative Language Models

यह अध्ययन दर्शाता है कि पाँच बड़े जनरेटिव भाषा मॉडल, जब बिना किसी स्पष्ट पहचान प्रॉम्प्ट के प्राकृतिक "लेसे-फेयर" (laissez-faire) वातावरण में तैनात किए जाते हैं, तो वे अल्पसंख्यक व्यक्तियों के प्रति हानिकारक लोप, अधीनता और रूढ़ियों को व्यवस्थित रूप से बनाए रखते हैं, ऐसे भेदभावपूर्ण आउटपुट उत्पन्न करते हैं जो सशक्त बनाने की तुलना में सैकड़ों से हजारों गुना अधिक नकारात्मक होने की संभावना रखते हैं, और महत्वपूर्ण मनोवैज्ञानिक जोखिम पैदा करते हैं।

Evan Shieh, Faye-Marie Vassel, Cassidy Sugimoto, Thema Monroe-White2026-05-04
🤖 AI

Vibe Coding in Product Teams: Reconfiguring AI-Assisted Workflows, Prototyping, and Collaboration

उत्पाद टीमों के 22 सदस्यों के साक्षात्कारों के आधार पर, यह लेख इस बात का परीक्षण करता है कि कैसे "वाइब कोडिंग" (Vibe Coding) पुनरावृत्तियों (iterations) को गति देकर और भागीदारी की बाधाओं को कम करके उत्पाद विकास कार्यप्रवाहों को नया आकार देती है, जबकि साथ ही यह कोड की विश्वसनीयता, टीम के भीतर विश्वास, और दक्षता-संचालित प्रोटोटाइपिंग एवं चिंतनशील डिज़ाइन के बीच संतुलन के संबंध में महत्वपूर्ण तनाव भी उत्पन्न करती है।

Jie Li, Youyang Hou, Laura Lin, Ruihao Zhu, Hancheng Cao, Abdallah El Ali2026-05-04
💻 computer science

Collective Recourse for Generative Urban Visualizations

यह शोध पत्र "सामूहिक उपचार" (collective recourse) का प्रस्ताव करता है, जो समुदायों के लिए दृश्य बग रिपोर्ट सबमिट करने हेतु एक संरचित ढांचा है जो जनरेटिव शहरी विज़ुअलाइज़ेशन मॉडलों में लक्षित सुधारों को सक्रिय करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ प्रॉम्प्ट-स्तरीय समायोजन गति प्रदान करते हैं, वहीं डेटासेट संपादन और रिवॉर्ड-मॉडल ट्यूनिंग जैसे गहरे हस्तक्षेप अधिक टिकाऊ समाधान प्रदान करते हैं जिनसे योजनाकारों द्वारा अपनाए जाने की दर अधिक होती है।

Rashid Mushkani2026-05-04