🤖 machine learning

Evaluation without Generation: Non-Generative Assessment of Harmful Model Specialization with Applications to CSAM

यह शोध पत्र "गौसियन प्रोबिंग" (Gaussian probing) को प्रस्तुत करता है, जो एक गैर-जनरेटिव मूल्यांकन विधि है जो LoRA अडैप्टर में आंतरिक प्रतिनिधित्व विक्षोभ (internal representation perturbations) का विश्लेषण करके हानिकारक मॉडल विशिष्टता, जैसे कि CSAM के लिए, का आकलन करती है, जिससे स्केलेबल और कानूनी रूप से अनुपालन योग्य ऑडिटिंग सक्षम होती है जहाँ पारंपरिक आउटपुट-आधारित जनरेशन प्रतिबंधित है।

Vinith M. Suriyakumar, Ayush Sekhari, Lena Stempfle, Robertson Wang, Michael Simpson, Rebecca Portnoff, Marzyeh Ghassemi (…)2026-04-29
🤖 machine learning

Making AI-Assisted Grant Evaluation Auditable without Exposing the Model

यह शोध पत्र एक विश्वसनीय निष्पादन वातावरण (TEE) आधारित आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है जो एआई-सहायता प्राप्त अनुदान समीक्षाओं के लिए ऑडिट करने योग्य, हस्ताक्षरित मूल्यांकन बंडलों को बनाने हेतु रिमोट अटैस्टेशन का उपयोग करता है, जो प्रोप्रायटरी मॉडल वेट्स या स्कोरिंग लॉजिक को उजागर किए बिना प्रक्रिया पारदर्शिता और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन प्रतिरोध सुनिश्चित करता है।

Kemal Bicakci2026-04-29
💻 computer science

A Faceted Proposal for Transparent Attribution of AI-Assisted Text Production

यह शोध पत्र वर्तमान प्रकटीकरण प्रथाओं की कमियों को दूर करने के लिए रूप, सृजन, मूल्यांकन, इरादा, नियंत्रण और ट्रैसेबिलिटी जैसे आयामों में योगदान को वर्गीकृत करके एआई-सहायता प्राप्त पाठ उत्पादन को पारदर्शी रूप से एट्रिब्यूट करने के लिए एक बहुआयामी, बहु-स्तरीय मॉडल प्रस्तावित करता है।

Geraldo Xexéo2026-04-29
💻 computer science

Generative UI as an Accessibility Bridge: Lessons from C2C E-Commerce

C2C मार्केटप्लेस के दृष्टिहीन, कम दृष्टि वाले और वृद्ध वयस्क उपयोगकर्ताओं के छह अध्ययनों के आधार पर, यह शोध पत्र तर्क देता है कि जनरेटिव UI रनटाइम पर इंटरफेस को गतिशील रूप से अनुकूलित कर सकता है ताकि उपयोगकर्ता-जनित सामग्री परिवेशों में स्थिर सुलभता मानकों की सीमाओं को दूर किया जा सके, जिससे डिजाइनर की भूमिका निश्चित लेआउट निर्दिष्ट करने से बदलकर अनुकूलन योग्य नीतियों को परिभाषित करने की हो जाती है।

Bektur Ryskeldiev2026-04-29
💻 computer science

Large language models eroding science understanding: an experimental study

यह प्रयोगात्मक अध्ययन प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को हाशिए के वैज्ञानिक साहित्य द्वारा आसानी से हेरफेर किया जा सकता है ताकि वे वैज्ञानिक सर्वसम्मति का खंडन करने वाले सुव्यवस्थित, सम्मोहक और भ्रामक उत्तर उत्पन्न कर सकें, जिससे सार्वजनिक वैज्ञानिक समझ के लिए महत्वपूर्ण जोखिम और विशेषज्ञों के निर्णय का स्थान लेने में LLMs की अक्षमता उजागर होती है।

Harry Collins, Hartmut Grote, Paul Newbury, Patrick Sutton, Simon Thorne2026-04-29
💻 computer science

Curiosity and Metacognition: Towards a Unified Framework for Learning and Education in the Age of AI

यह शोध पत्र जिज्ञासा और मेटाकॉग्निशन (अधिज्ञान) को स्व-नियमित शिक्षण के लिए आवश्यक मानते हुए उन्हें जोड़ने वाले एक एकीकृत ढांचे का प्रस्ताव करता है, वर्तमान शैक्षिक हस्तक्षेपों की मिश्रित प्रभावशीलता का मूल्यांकन करता है, और जनरेटिव एआई (Generative AI) को संज्ञानात्मक शॉर्टकट से बदलकर एक रणनीतिक भागीदार बनाने की वकालत करता है ताकि ज्ञान संबंधी विकास को बनाए रखा जा सके।

Chloé Desvaux, Rania Abdelghani, Pierre-Yves Oudeyer, Hélène Sauzéon2026-04-29
💬 NLP

Three Models of RLHF Annotation: Extension, Evidence, and Authority

यह शोध पत्र RLHF में मानव एनोटेटरों के तीन वैचारिक मॉडलों—एक्सटेंशन (extension), एविडेंस (evidence), और अथॉरिटी (authority)—के बीच अंतर करने का प्रस्ताव देता है, ताकि मॉडल अलाइनमेंट के प्रत्येक आयाम के लिए आवश्यक विशिष्ट मानदण्ड संबंधी भूमिका के अनुरूप डेटा संग्रह और एकत्रीकरण रणनीतियों को अनुकूलित करके अधिक प्रभावी एनोटेशन पाइपलाइनों के डिज़ाइन का मार्गदर्शन किया जा सके।

Steve Coyne2026-04-29
💻 computer science

Understanding Self-Regulated Learning Behavior Among High and Low Dropout Risk Students During CS1: Combining Trace Logs, Dropout Prediction and Self-Reports

यह अध्ययन सीएस1 (CS1) छात्रों के बीच विशिष्ट स्व-नियमित शिक्षण रणनीतियों की पहचान करने के लिए ट्रेस लॉग्स, ड्रॉपआउट भविष्यवाणी मॉडल और स्व-रिपोर्ट्स को संयोजित करता है, जिससे यह पता चलता है कि कम-जोखिम वाले शिक्षार्थी तीन सुसंगत पैटर्न का पालन करते हैं जबकि उच्च-जोखिम वाले शिक्षार्थी नौ विविध व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, जिनमें से कुछ आसन्न ड्रॉपआउट का संकेत देते हैं और लक्षित हस्तक्षेप के अवसर प्रदान करते हैं।

Denis Zhidkikh, Ville Isomöttönen, Toni Taipalus2026-04-28
🤖 machine learning

MERIT: Modular Framework for Multimodal Misinformation Detection with Web-Grounded Reasoning

MERIT एक इन्फरेंस-टाइम मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है जो सत्यापन प्रक्रिया को विशिष्ट मॉड्यूल—विजुअल फोरेंसिक्स, क्रॉस-मोडल अलाइनमेंट, रिट्रीवल-ऑगमेंटेड क्लेम वेरिफिकेशन, और कैलिब्रेटेड जजमेंट—में विभाजित करके मल्टीमॉडल मिसइन्फॉर्मेशन डिटेक्शन में सुधार करता है, जो MMFakeBench बेंचमार्क पर मौजूदा ज़ीरो-शॉट बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mir Nafis Sharear Shopnil, Sharad Duwal, Abhishek Tyagi, Adiba Mahbub Proma2026-04-28
💻 computer science

Large Language Lovers: Lived Experiences of Negotiating Agency and Platform Control in AI Companionship

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे सामान्य-उद्देश्य वाले एआई चैटबॉट्स के उपयोगकर्ता मॉडल अपडेट और सुरक्षा बाधाओं जैसे बाहरी कारकों के बीच भावनात्मक संबंधों को बनाए रखने के लिए विभिन्न स्टीयरिंग रणनीतियों का उपयोग करते हुए, कथित साथी एजेंसी (companion agency) और प्लेटफॉर्म नियंत्रण के बीच के तनाव को प्रबंधित करते हैं।

Patrick Yung Kang Lee, Jessica Y. Bo, Zixin Zhao, Paula Akemi Aoyagui, Matthew Varona, Ashton Anderson, Anastasia Kuzmin (…)2026-04-28