cs.CY पेपर | Gist.Science

What Can Artificial Intelligence Learn from Medicine? Generative Analogies and Reliable Machine Learning Systems

यह शोध पत्र चिकित्सा और मशीन लर्निंग के बीच के संबंध को एक "जनरेटिव एनालॉजी" (उत्पादक सादृश्य) के रूप में चित्रित करने के लिए हेसे के ढांचे का उपयोग करता है, और यह तर्क देता है कि नैदानिक अनुवाद (क्लिनिकल ट्रांसलेशन) के औचित्य की व्याख्या करने के लिए एक रिलायबिलिस्ट (विश्वसनीयतावादी) दृष्टिकोण अपनाना, वर्तमान ज्ञानमीमांसीय और पद्धतिगत अनिश्चितताओं को संबोधित करने के लिए एक नवीन, विशिष्ट प्रकार के एमएल रिलायबिलिज्म को स्थापित कर सकता है।

Emanuele Ratti, Lena Zuchowski2026-08-20

💬 NLP

Artifact-centered Claim-aware Observability for Autonomous Scientific Agents

यह शोधपत्र स्वायत्त वैज्ञानिक एजेंटों के लिए एक क्लेम-अवेयर (दावा-जागरूक) ऑब्जर्वेबिलिटी फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो वैज्ञानिक दावों को स्पष्ट साक्ष्य बाइंडिंग और वंशावली के साथ प्रथम-श्रेणी की कलाकृतियों (फर्स्ट-क्लास आर्टिफैक्ट्स) के रूप में मानता है, जो वितरित सिस्टम विफलताओं के ऑडिटिंग में वर्तमान लॉगिंग टूल की सीमाओं को संबोधित करता है।

Xiangyu Yin, Ming Du, Michael H. Prince, Mathew J. Cherukara2026-08-20

💻 computer science

Capability-Based Planning for AI Crisis Preparedness

यह शोध पत्र एआई संकट तैयारी के लिए एक क्षमता-आधारित नियोजन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो गहन अनिश्चितता के तहत सरकारी क्षमताओं का मूल्यांकन और उन्हें प्राथमिकता देने के लिए पारंपरिक संभावना-आधारित जोखिम मूल्यांकन के स्थान पर एक परिदृश्य-संचालित दृष्टिकोण को प्रतिस्थापित करता है।

Isaak Mengesha, Charlie Collins, Juan Felipe Cerón Uribe, Salvatore d'Ambrosio, Vickie Ellis2026-08-20

🤖 AI

One Gate Is Not Enough: Composing Stateful Pre-Action Controls for Agentic AI

यह शोध पत्र मल्टी-गेट एजेंटिक एआई सिस्टम में रेमेडिएशन-प्रेरित (remediation-induced) कंट्रोल कपलिंग की चुनौतियों को औपचारिक रूप देता है, एक "रेमेडिएट-एंड-रीगेट" (remediate-and-regate) प्रोटोकॉल प्रस्तावित करता है जो साउंडनेस को बहाल करने के लिए है, और यह प्रदर्शित करता है कि रेमेडिएशन का क्रम अर्थपूर्ण रूप से महत्वपूर्ण है और वर्तमान शमन (mitigations) स्टेट-लेवल पॉइजनिंग जोखिमों को पूरी तरह से समाप्त नहीं कर सकते हैं।

Gaston Besanson2026-08-20

💻 computer science

The Fabricated Front: Generative AI and the Opacity of Workplace Performance

गॉफमैन के नाट्यशास्त्रीय ढांचे (dramaturgical framework) और साक्षात्कारों के एक बड़े डेटासेट का उपयोग करते हुए, यह शोध पत्र तर्क देता है कि जनरेटिव एआई (generative AI) कार्यस्थल की अंतःक्रियाओं को पुनर्गठित करता है, जिससे एक ऐसी "प्रयास अपारदर्शिता" (effort opacity) उत्पन्न होती है जो आउटपुट को मानवीय जुड़ाव से अलग कर देती है, जिसके परिणामस्वरूप शासन (governance) में सार्वभौमिक प्रकटीकरण से हटकर सूक्ष्म "सहभागिता प्रबंधन" (involvement management) की ओर बदलाव आवश्यक हो जाता है जो यह निर्दिष्ट करता है कि मानव श्रम के किन पहलुओं को विभिन्न दर्शकों के लिए निरीक्षण योग्य रहना चाहिए।

Tom van Nuenen, Pratik S. Sachdeva, Sahiba Chopra2026-08-20

💻 computer science

Measuring Proof Burden in Public Bounty Listings: A RentAHuman Case Study

यह शोध पत्र ऑनलाइन बाउंटी लिस्टिंग में पहचान, स्थान और शारीरिक जोखिम के छिपे हुए खतरों को मापने के लिए एक "प्रूफ बर्डन स्कोर" और 13-विशेषता वाली शब्दावली प्रस्तुत करता है, जो 2026 रेंट-ए-ह्यूमन (RentAHuman) मार्केट के 779 कार्यों के एक मैनुअल ऑडिट को प्रदर्शित करता है जो यह प्रकट करता है कि आधे से अधिक में उच्च बर्डन स्तर है और यह सुझाव देता है, हालांकि पुष्टि नहीं करता है, कि एजेंट-लेबल वाले अनुरोध अक्सर मानव-लेबल वाले अनुरोधों की तुलना में अधिक आक्रामक प्रमाण की मांग करते हैं।

Iman YeckehZaare (MIT Center for Collective Intelligence, Honor Education)2026-08-20

💻 computer science

Turning interest into institutional change: teaching advocacy for sustainable research

यह शोध पत्र एक ओपन-एक्सेस पाठ्यक्रम प्रस्तुत करता है जिसे यूनिसेफ के पांच-चरणीय चक्र और यूके नीति ढांचे पर आधारित वकालत कौशल से शोधकर्ताओं और तकनीकी पेशेवरों को सुसज्जित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उन्हें डिजिटल अनुसंधान परिदृश्य के भीतर पर्यावरणीय स्थिरता के लिए अपनी प्रेरणा को स्थायी संस्थागत परिवर्तन में बदलने में सक्षम बनाया जा सके।

Kirsty Pringle, Lorna Smith, Erinma Ochu, Greg Wilson2026-08-20

🤖 AI

Epistemic Subordination: Generative AI and the Infrastructure of Knowledge

यह शोध पत्र तर्क देता है कि जनरेटिव एआई "ज्ञानमीमांसीय अधीनता" (epistemic subordination) की एक स्थिति उत्पन्न करता है, जो प्रमुख सांस्कृतिक ढांचों को ज्ञान के डिफ़ॉल्ट बुनियादी ढांचे के रूप में कूटबद्ध करके निर्मित होती है, और यह एक ऐसी संरचनात्मक क्षति है जिसे मौजूदा कानूनी ढांचे संबोधित करने में विफल रहते हैं क्योंकि वे प्रशिक्षण प्रक्रियाओं के बजाय डाउनस्ट्रीम आउटपुट को विनियमित करते हैं जहाँ से यह अधीनता उत्पन्न होती है।

Gilad Abiri, Emanuel V. Towfigh2026-08-20

💻 computer science

Hot Games: Towards a Holistic Assessment of the Planet Warming Emissions of Video Games based on 2024-2025 Data

यह शोध पत्र वीडियो गेम द्वारा उत्पन्न वैश्विक कार्बन उत्सर्जन का एक समग्र 2024-2025 का मूल्यांकन प्रस्तुत करता है, जो पिछले अनुमानों को अद्यतित करने और विस्तारित करने के साथ-साथ भविष्य की आलोचना और परिशोधन के लिए एक विस्तृत ढांचा प्रदान करने हेतु विकास, हार्डवेयर, उपभोग और सेवाओं पर विविध डेटा को संश्लेषित करता है।

Mike Hazas, Kevin C. Dalli, Arjun Menon, Ben Abraham, Ossian Nordgren2026-08-20

🤖 AI

Grouping the Stochastic Machine: Precision, Not Capability, as the Frontier Metric for AI Systems

यह शोध पत्र तर्क देता है कि उन्नत एआई प्रणालियों के लिए वास्तविक सीमा निर्धारक क्षमता (capability) के बजाय आउटपुट परिशुद्धता (बार-बार किए गए अनुरोधों में निरंतरता) है, जो सुधारात्मक परिचालन त्रुटियों और मौलिक मॉडल सीमाओं के बीच अंतर करने के लिए इस "समूहीकरण" (grouping) को मापने हेतु एक कम लागत वाले, गैर-परिपत्र (non-circular) मीट्रिक का प्रस्ताव करता है।

George Andrikopoulos2026-08-20

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