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LearnOpt: Recovering the Latent Cognitive Structure of Standardized Examinations via Knowledge Graphs and Constrained Optimization

यह शोध पत्र 'LearnOpt' का परिचय देता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो नॉलेज ग्राफ और कंस्ट्रेंड ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करके NEET और JEE Advanced जैसी मानकीकृत परीक्षाओं के स्थिर लेकिन टुकड़ों में विस्थापित (piecewise-shifted) गुप्त संज्ञानात्मक संरचनाओं को उजागर करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ये छिपे हुए कौशल वितरण समय या विषय की तुलना में परीक्षा के स्तर और पाठ्यक्रम परिवर्तनों द्वारा अधिक मजबूती से आकार लेते हैं, और इनका उपयोग व्यक्तिगत, अनुकूलित अध्ययन योजनाएं तैयार करने के लिए किया जा सकता है।

"ChatGPT, help me draft a breakup text": The Covert Triad and Articulation Labor in AI-Assisted Romantic Communication

यह शोध पत्र तर्क देता है कि जनरेटिव एआई रोमांटिक संचार को एक "गुप्त त्रय" (कोवर्ट ट्रायड) बनाकर रूपांतरित कर रहा है, जहाँ एक साथी गुप्त रूप से भावनाओं की भाषाई अभिव्यक्ति को एक एल्गोरिदम को सौंप देता है, जिससे प्रमाणिकता को भाषाई लेखकत्व के बजाय भावनात्मक स्वामित्व के रूप में पुनर्व्याख्यायित किया जाता है।

The Perils of Agency: How Developers Perceive, Prioritize, and Address Risks in Agentic AI Products

A Nationwide Benchmark for Wildfire Initial Attack Failure Prediction with Public Environmental Data

यह शोध पत्र WILDFIREIA को प्रस्तुत करता है, जो आग की खोज के समय उपलब्ध केवल सार्वजनिक पर्यावरणीय और प्रासंगिक डेटा का उपयोग करके वाइल्डफायर प्रारंभिक हमले की विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए पहला राष्ट्रव्यापी अमेरिकी बेंचमार्क है, जो मानकीकृत प्रोटोकॉल स्थापित करता है और यह प्रदर्शित करने के लिए 16 मॉडलों का मूल्यांकन करता है कि हालांकि ऐसा डेटा उपयोगी संकेत प्रदान करता है, लेकिन यह अग्नि वृद्धि (एस्केलेशन) के जोखिमों की एक अपूर्ण तस्वीर प्रस्तुत करता है।

SCAN: A Decision-Making Framework for Effective Task Allocation with Generative AI

यह शोध पत्र SCAN को प्रस्तुत करता है, जो वायगोत्स्की के ज़ोन ऑफ़ प्रॉक्सिमल डेवलपमेंट और मेटाकॉग्निशन पर आधारित एक मानव-केंद्रित ढांचा है, जो शिक्षार्थियों और ज्ञान श्रमिकों को हाइब्रिड इंटेलिजेंस और आजीवन सीखने को बढ़ावा देने के लिए चार विशिष्ट उप-क्षेत्रों (प्रतिस्थापित करना, पूरक बनाना, सहायता करना और गैर-परक्राम्य) के माध्यम से जेनरेटिव एआई को कार्यों को प्रभावी ढंग से आवंटित करने के लिए मार्गदर्शन देता है।

U.S. Policies Unintentionally Accelerated China's Open AI Ecosystems

यह शोध पत्र तर्क देता है कि अमेरिकी निर्यात नियंत्रण नीतियां, जो एआई नेतृत्व बनाए रखने के इरादे से बनाई गई हैं, ने अनजाने में चीन के लचीले ओपन-सोर्स एआई पारिस्थितिकी तंत्र के विकास को तेज कर दिया है, जिससे एक रणनीतिक बदलाव हुआ है जहाँ चीनी डेवलपर्स तेजी से उन ओपन मॉडल्स का लाभ उठा रहे हैं और उनमें योगदान दे रहे हैं जो अब महत्वपूर्ण वैश्विक अनुसंधान और वाणिज्यिक गतिविधियों का आधार बन गए हैं।

The Anatomy of Scam Scenarios: Large-Scale Characterization and Conversation-Aware Detection

यह शोध पत्र एक बड़े पैमाने पर अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है जो मनोवैज्ञानिक तकनीकों के आधार पर 18 घोटाले के परिदृश्यों का एक पदानुक्रमित वर्गीकरण स्थापित करता है और वित्तीय संस्थान की बातचीत में समय पर हस्तक्षेप के लिए एक संवादात्मक रूप से जागरूक पहचान प्रणाली विकसित करने हेतु इस ढांचे का लाभ उठाता है।

Modeling Engagement with Brand and Organizational TikTok Videos Using Machine-Assisted Theory-Ensemble Annotation

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कैसे मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स शॉर्ट-फॉर्म वीडियो में जटिल ऑडियोविजुअल और सैद्धांतिक चरों को मैन्युअल रूप से एनोटेट करने की स्केलेबिलिटी चुनौतियों को दूर कर सकते हैं, जिससे 10,000 टिकटॉक वीडियो का विश्लेषण करके यह पहचाना जा सके कि कौन से नैरेटिव और स्ट्रक्चरल कारक जुड़ाव (एंगेजमेंट) को बढ़ाते हैं और कंटेंट क्रिएटर्स के लिए व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सके।

AI systems out-persuade expert humans

लगभग 7,000 प्रतिभागियों को शामिल करने वाले चार बड़े पैमाने के प्रयोगों की एक श्रृंखला के माध्यम से, शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया है कि फ्रंटियर एआई सिस्टम लगातार विशेषज्ञ मनुष्यों—जिनमें पेशेवर कैनवासर और विश्व चैंपियनशिप डिबेटर शामिल हैं—को अधिक प्रभावी ढंग से मनाने में सक्षम हैं, क्योंकि वे सूचनाओं की बड़ी मात्रा को तेजी से तैनात करते हैं, एक ऐसी क्षमता जो काफी उच्च वास्तविक दुनिया की धन उगाहने की प्रभावशीलता में परिवर्तित होती है।

AI as a Partner in Learning about, Doing, and Engaging with Science: Vigilance as the Key to Productive Augmentation

यह शोध पत्र तर्क देता है कि ज्ञानमीमांसीय सतर्कता (epistemic vigilance)—एआई के आउटपुट को विश्वास के आधार पर स्वीकार करने के बजाय उनका आलोचनात्मक मूल्यांकन करने की मानवीय क्षमता—विज्ञान शिक्षण और अभ्यास में उत्पादक मानव-एआई साझेदारी के लिए एक अनिवार्य पूर्वशर्त है, जो सुरक्षित संवर्धन सुनिश्चित करने वाले प्राथमिक तंत्र के रूप में कार्य करती है और एआई के भ्रामक रूप से प्रवाहपूर्ण लेकिन संभावित रूप से भ्रामक गद्य के कारण उत्पन्न होने वाले शैक्षिक अंतराल के विस्तार को रोकने का कार्य करती है।