cs.CY पेपर | Gist.Science

Passive wearable physiology tracks a state-level material-hardship gradient in resting heart rate

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लगभग 19,000 उपयोगकर्ताओं के निष्क्रिय उपभोक्ता-वियरेबल (consumer-wearable) डेटा से राज्य-स्तरीय भौतिक कठिनाई और बढ़ी हुई विश्राम हृदय गति (resting heart rate) के बीच एक मजबूत सकारात्मक सहसंबंध को सटीक रूप से ट्रैक किया जा सकता है, जो प्रत्यक्ष सर्वेक्षण के बिना सामाजिक-आर्थिक स्वास्थ्य प्रवणता (socioeconomic health gradients) का आकलन करने के लिए अप्रतिरोधी शारीरिक निगरानी के उपयोग को मान्य करता है।

Maria Levchenko, Valeriia Avvakumova, Jane Smorodnikova2026-07-29

💻 computer science

Estimating the Geopolitical Preferences of Large Language Models from United Nations Voting Data

यह शोध पत्र संयुक्त राष्ट्र महासभा के मतदान डेटा का विश्लेषण करने के लिए अंतर्राष्ट्रीय संबंधों से प्राप्त डायनेमिक ऑर्डिनल आइडियल-पॉइंट विधियों को लागू करता है, जो यह प्रकट करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स अक्सर ऐसे भू-राजनीतिक रुझान प्रदर्शित करते हैं जो उनके डेवलपर्स के गृह देशों से काफी भिन्न होते हैं, जिसमें इक्कीसवीं सदी के कुछ मॉडल्स संयुक्त राज्य अमेरिका के बजाय रूस के साथ अधिक निकटता से संरेखित होते हैं।

Maxim Chupilkin2026-07-29

🤖 machine learning

Detecting CSAM Text-to-Image LoRAs From Weights

यह शोध पत्र उनके वेट अपडेट्स के टॉप-लेफ्ट सिंगुलर वेक्टर्स का विश्लेषण करके, बाल यौन शोषण सामग्री (CSAM) उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित LoRAs का पता लगाने के लिए एक नवीन, इन्फरेंस-मुक्त विधि प्रस्तावित करता है, जो मेटाडेटा निरीक्षण या हानिकारक आउटपुट जनरेशन का एक सुदृढ़ और सुरक्षित विकल्प प्रदान करता है।

David Demitri Africa, Cate Heine, Nadine Staes-Polet, Kimberly Mai2026-07-29

💬 NLP

Polistemics: Evaluating LLMs as Information Mediators in Politics & Elections

यह शोध पत्र "पॉलिटेमिक्स" (Polistemics) प्रस्तुत करता है, जो ज्ञानमीमांसीय विनम्रता (epistemic modesty) पर आधारित एक बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान बड़े भाषा मॉडल (LLMs), स्पष्ट परिस्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करने के बावजूद, विशेष रूप से अस्पष्ट, विरोधाभासी या अनुपलब्ध डेटा का सामना करने पर, राजनीतिक सूचनाओं को जिम्मेदारी से मध्यस्थ करने में लगातार विफल रहते हैं।

Baran Peters2026-07-29

📈 economics

Falling Behind Drives Unsafe Development in an Idealised AI Race Experiment

यह शोध पत्र एक व्यवहार संबंधी प्रयोग और एक विकासवादी मॉडल को संयोजित करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि असुरक्षित एआई (AI) विकास व्यक्तिगत जोखिम प्राथमिकताओं से कम और प्रतिस्पर्धी गतिशीलता—विशेष रूप से पीछे छूट जाने के डर और विरोधियों के प्रति प्रतिक्रियात्मक प्रतिक्रियाओं—द्वारा अधिक संचालित होता है—जो यह सुझाव देता है कि नीति को केवल व्यक्तिगत जोखिम प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय प्रतिस्पर्धी दबाव को कम करने और सहयोग को बढ़ावा देने को प्राथमिकता देनी चाहिए।

Elias Fernández Domingos, The Anh Han2026-07-29

💬 NLP

SAFE-MEME: Structured Reasoning Framework for Robust Hate Speech Detection in Memes

यह शोध पत्र दो नए सूक्ष्म मल्टीमॉडल हेट स्पीच डेटासेट्स (MHS और MHS-Con) के साथ Q&A और पदानुक्रमित (hierarchical) वेरिएंट्स वाले एक संरचित तर्क ढांचे SAFE-MEME को प्रस्तुत करता है, ताकि मीम्स में घृणास्पद भाषण का पता लगाने के लिए एक मजबूत ढांचा तैयार किया जा सके जो क्लोज्ड-सोर्स मॉडल्स की बराबरी करता है और मौजूदा ओपन-सोर्स बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Palash Nandi, Shivam Sharma, Tanmoy Chakraborty2026-07-28

💻 computer science

Campus AI vs Commercial AI: A Late-Breaking Study on How LLM As-A-Service Customizations Shape Trust and Usage Patterns

यह विलंब से आई अध्ययन एक बड़े क्षेत्रीय अन्वेषण के लिए एक पूर्ववृत्त (prequel) के रूप में कार्य करती है, जिसका उद्देश्य चर्चा को प्रोत्साहित करना और इस बात की जांच करने के लिए विधियों को परिष्कृत करना है कि कैसे LLM-as-a-Service के उपयोगकर्ता-प्रमुख अनुकूलन, जैसे कि इंटरफ़ेस और ब्रांडिंग परिवर्तन, ChatGPT जैसे वाणिज्यिक विकल्पों की तुलना में विश्वविद्यालय के छात्रों और कर्मचारियों के बीच विश्वास और उपयोग के पैटर्न को प्रभावित करते हैं।

Leon Hannig, Annika Bush, Meltem Aksoy, Steffen Becker, Greta Ontrup2026-07-28

💬 NLP

TRIDENT: Benchmarking LLM Safety in Finance, Medicine, and Law

यह शोधपत्र ट्राइडेंट-बेंच (Trident-Bench) को प्रस्तुत करता है, जो चिकित्सा, कानून और वित्त के पेशेवर नैतिक कोडों पर आधारित एक नया बेंचमार्क है, जिसका उद्देश्य सामान्य-उद्देश्यीय और डोमेन-विशिष्ट दोनों प्रकार के लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में महत्वपूर्ण सुरक्षा अंतराल का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करना और उन्हें उजागर करना है।

Zheng Hui, Yijiang River Dong, Ehsan Shareghi, Nigel Collier2026-07-28

💻 computer science

Socioeconomic Inference in LLM Medical Triage: Same Symptoms, Different ZIP Code

यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ कई बड़े भाषा मॉडल (large language models) तब निम्न-सामाजिक-आर्थिक स्थिति वाले रोगियों के लिए आपातकालीन कक्ष के रेफरल में लगातार वृद्धि करते हैं जब ऐसी स्थिति स्पष्ट रूप से बताई जाती है, वहीं केवल एक मॉडल (Gemini 3.5 Flash) ही तब समान पूर्वाग्रह प्रदर्शित करता है जब सामाजिक-आर्थिक स्थिति को रोगी के ज़िप कोड से अप्रत्यक्ष रूप से अनुमानित करना आवश्यक होता है, जो प्रॉक्सी संकेतों (proxy signals) के प्रति एक मॉडल-विशिष्ट संवेदनशीलता को उजागर करता है जिसे मानक तर्क ऑडिट (standard reasoning audits) के माध्यम से पता नहीं लगाया जा सकता है।

Qi Han Wong2026-07-28

💻 computer science

Auditing Institutional Heterogeneity for Generative AI in Patient Education: A Large-Scale Study of 102 US Transplant Handbooks

यह बड़े पैमाने पर किया गया अध्ययन 102 अमेरिकी प्रत्यारोपण केंद्र हैंडबुक्स का ऑडिट करता है और पाता है कि अंग-विशिष्ट निरंतरता की तुलना में संस्थागत संपादकीय स्वर अधिक सहमति बनाता है, जबकि यह सूचना के महत्वपूर्ण अंतराल—विशेष रूप से प्रजनन स्वास्थ्य के संबंध में—को प्रकट करता है जो रोगी शिक्षा में ग्राउंडेड जनरेटिव एआई (generative AI) की तैनाती के लिए महत्वपूर्ण जोखिम पैदा करते हैं।

Yubo Li, Rema Padman, Ramayya Krishnan2026-07-28

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