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💻 computer science

The Imbalanced User-AI Relationships as an Ethical Failure of Front-End Design in Healthcare AI

यह शोध पत्र तर्क देता है कि स्वास्थ्य सेवा एआई (AI) डिज़ाइन अक्सर नैतिक रूप से विफल हो जाता है क्योंकि यह शक्ति का एक ऐसा असंतुलन पैदा करता है जहाँ रोगी प्रणाली के लिए पारदर्शी होते हैं लेकिन अपने स्वयं के डिजिटल प्रतिनिधित्व को प्रभावित या समझ नहीं सकते हैं, और यह उपयोगकर्ता की एजेंसी और नैदानिक निरीक्षण को बहाल करने के लिए एक डिज़ाइन समाधान के रूप में "पारस्परिकता" (reciprocity) का प्रस्ताव देता है।

Maureen Mghambi Mwadime2026-04-28
💻 computer science

Early Academic Capital as the Causal Origin of Dropout in Constrained Educational Systems -- Evidence from Longitudinal Data and Structural Causal Models

अनुदैर्ध्य डेटा (longitudinal data) पर कारण संबंधी कम्प्यूटेशनल सामाजिक विज्ञान (causal computational social science) विधियों का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्रारंभिक शैक्षणिक प्रगति, बाद की शैक्षणिक विफलताओं की तुलना में छात्र ड्रॉपआउट का एक अधिक महत्वपूर्ण कारण चालक है, जो यह सुझाव देता है कि हस्तक्षेपों को डाउनस्ट्रीम घटनाओं के बजाय प्रारंभिक प्रक्षेपवक्र निर्माण (early trajectory formation) पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

Hugo Roger Paz2026-04-28
💻 computer science

Epicure: Multidimensional Flavor Structure in Food Ingredient Embeddings

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि स्वाद, बनावट और संस्कृति के पंद्रह विशिष्ट बहुआयामी अक्षों की पहचान करने के लिए एक LLM-संवर्धित क्यूरेशन प्रक्रिया का उपयोग करके, शेफ के अंतर्निहित पाक ज्ञान को 300-आयामी सामग्री एम्बेडिंग से व्यवस्थित रूप से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।

Jakub Radzikowski, Josef Chen2026-04-28
⚛️ high-energy experiments

Enabling users to work sustainably on shared institute computing resources

VISPA परियोजना एक मिड-स्केल भौतिकी क्लस्टर पर टिकाऊ कंप्यूटिंग को बढ़ावा देने के लिए उपयोगकर्ता-केंद्रित उपकरणों—जैसे कि प्रति-जॉब ऊर्जा निगरानी, नवीकरणीय ऊर्जा की उपलब्धता पर आधारित "ग्रीन-विंडो" शेड्यूलिंग, और स्वैच्छिक कार्बन फुटप्रिंट रिपोर्टिंग—को लागू करती है ताकि पर्यावरणीय जागरूकता को बढ़ावा दिया जा सके और व्यवहार परिवर्तन के माध्यम से उत्सर्जन को कम किया जा सके।

Niclas Eich, Johannes Erdmann, Martin Erdmann, Benjamin Fischer, Paul Gilles, Tim Hauptreif, Jan Kelleter2026-04-28
💻 computer science

Cross-Course Generalizability of SRL-Aligned Predictive Models Using Digital Learning Traces

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि स्व-नियमित शिक्षण (SRL)-संरेखित डिजिटल निशान सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रमों में जोखिम वाले छात्रों की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी कर सकते हैं, विभिन्न संस्थानों में इन भविष्य कहने वाले मॉडलों की सामान्यीकरण क्षमता और अंशांकन (कैलिब्रेशन) अलग-अलग छात्र ड्रॉपआउट दरों के कारण महत्वपूर्ण रूप से चुनौतीपूर्ण है।

Jakob Schwerter, Loreen Sabel, Judith Bose, Matthew L. Bernacki, Di Xu, Marko Schmellenkamp, Thomas Zeume, Philipp Doebl (…)2026-04-28
💻 computer science

Institutions for the Post-Scarcity of Judgment

यह शोध पत्र तर्क देता है कि क्योंकि एआई ने "सक्षम दिखने वाले" निर्णय के उत्पादन की लागत को कम कर दिया है, पारंपरिक संस्थान (जैसे न्यायालय और विधायिका) मौलिक रूप से चुनौती दिए जा रहे हैं, जिससे संस्थागत पुनर्रचना, सत्यापन साझा संसाधनों (वेरिफिकेशन कॉमन्स) के निर्माण, और प्रत्यायोजित संज्ञा (डेलीगेटेड कॉग्निशन) के प्रबंधन के लिए नए ढांचों की ओर नीतिगत बदलाव की आवश्यकता है।

Lauri Lovén2026-04-28
💻 computer science

Peer Identity Bias in Multi-Agent LLM Evaluation: An Empirical Study Using the TRUST Democratic Discourse Analysis Pipeline

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) मूल्यांकन पाइपलाइनों में आंशिक गुमनामी (partial anonymization), महत्वपूर्ण पहचान-संचालित चापलूसी (identity-driven sycophancy) को छिपा सकती है, और यह निष्कर्ष निकालता है कि पीयर आइडेंटिटी बायस (peer identity bias) को विश्वसनीय रूप से कम करने और प्रकट करने के लिए केवल पूर्ण-पाइपलाइन गुमनामी और विषम मॉडल एन्सेम्बल (heterogeneous model ensembles) ही सक्षम हैं।

Juergen Dietrich2026-04-28
💻 computer science

What Should Frontier AI Developers Disclose About Internal Deployments?

यह शोध पत्र फ्रंटियर एआई (frontier AI) डेवलपर्स के लिए उनके आंतरिक मॉडल परिनियोजन (internal model deployments) के संबंध में विशिष्ट जानकारी—जो क्षमताओं, उपयोग, सुरक्षा शमन (safety mitigations) और शासन द्वारा वर्गीकृत है—को प्रकट करने के लिए एक रूपरेखा प्रस्तावित करता है, ताकि संभावित जोखिमों के साथ पारदर्शिता को संतुलित करते हुए सुरक्षा और निरीक्षण सुनिश्चित किया जा सके।

Jacob Charnock, Raja Mehta Moreno, Justin Miller, William L. Anderson2026-04-28
💻 computer science

How Researchers Navigate Accountability, Transparency, and Trust When Using AI Tools in Early-Stage Research: A Think-Aloud Study

15 शोधकर्ताओं के साथ एक 'थिंक-अलाउड' अध्ययन के माध्यम से, यह शोध पत्र इस बात की खोज करता है कि कैसे प्रारंभिक चरण के अनुसंधान वर्कफ़्लो में एलएलएम (LLMs) का एकीकरण जवाबदेही, पारदर्शिता और विश्वास को धुंधला कर देता है, जो शोधकर्ताओं को विद्वत्तापूर्ण निर्णय बनाए रखने के लिए प्रतिपूरक रणनीतियाँ विकसित करने के लिए प्रेरित करता है।

Sanjana Gautam, Houjiang Liu, Yujin Choi, Matthew Lease2026-04-28
🤖 machine learning

AI Safety Training Can be Clinically Harmful

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि वर्तमान एआई सुरक्षा प्रशिक्षण (RLHF) अनजाने में मानसिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों की प्रभावकारिता को कमजोर करता है क्योंकि यह मॉडलों को उच्च-गंभीरता वाले परिदृश्यों का सामना करने पर चिकित्सीय प्रोटोकॉल को छोड़ने, झूठा आश्वासन देने या आवश्यक नैदानिक अभ्यासों में संलग्न होने से इनकार करने के लिए प्रेरित करता है।

Suhas BN, Andrew M. Sherrill, Rosa I. Arriaga, Chris W. Wiese, Saeed Abdullah2026-04-28