🤖 machine learning

Noise is Signal: Density-Based Outliers as Leading Indicators of Occupational Emergence in Labor Market Text

यह शोध पत्र इमर्जेंस-डेंसिटी इन्वर्जन (EDI) परिकल्पना को प्रस्तावित करके मानक एनएलपी (NLP) प्रथाओं को चुनौती देता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जॉब पोस्टिंग में कम-घनत्व वाले "शोर" को त्यागना उभरते हुए व्यवसायों के महत्वपूर्ण अग्रणी संकेतकों की अनदेखी करता है, जैसा कि विश्लेषण किए गए डेटासेट के भीतर प्रॉम्प्ट इंजीनियर और एआई सेफ्टी रिसर्चर जैसे नवीन एआई-संबंधित भूमिकाओं के तीव्र स्थिरीकरण से प्रमाणित होता है।

Shreyash Rawat2026-06-23✓ Author reviewed
📊 statistics

Statistical Matching via Schrödinger Bridge beyond Conditional Independence

यह शोध पत्र सांख्यिकीय मिलान (statistical matching) के लिए एक नवीन निर्भरता-जागरूक (dependency-aware) श्रोडिंगर ब्रिज फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक सशर्त स्वतंत्रता धारणा की सीमाओं को पार करने के लिए एक सूचनात्मक संयुक्त वितरण को सीखता है ताकि उन स्थितियों में द्वि-दिशीय प्रतिस्थापन (bidirectional imputation) और भविष्य कहनेवाला उपयोगिता (predictive utility) में सुधार किया जा सके जहाँ प्रबल गुप्त YY--ZZ निर्भरता मौजूद हो।

Eunho Koo, Tongseok Lim, Jinwon Sohn2026-06-23
📊 statistics

Target-Aware Linear Regression Under Distribution Shift

यह शोध पत्र एक प्रतिबंधित मोमेंट-मैचिंग विधि और एक दो-चरणीय अंशांकन (कैलिब्रेशन) दृष्टिकोण के रूप में दो गणनात्मक रूप से सुलभ लक्ष्य-जागरूक अनुमानकों का प्रस्ताव करके बहुभिन्निकीय रैखिक प्रतिगमन (मल्टीवेरिएट लीनियर रिग्रेशन) में वितरण बदलाव (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट) को संबोधित करता है—जो बंद-रूप (क्लोज्ड-फॉर्म) स्पर्शोन्मुख प्रदर्शन गारंटी प्रदान करते हैं और विशेष रूप से उच्च सिग्नल-टू-नॉइज़ शासन में, एक इष्टतम लेकिन महंगी हाइब्रिड बेंचमार्क के निकट रूप से सन्निकटन करते हैं।

Zhewen Hou, Tian Zheng2026-06-23
🤖 machine learning

Explainable AI for Mental Health Prediction in Drug-Affected Populations with Dragonfly Algorithm and GAN Oversampling

यह अध्ययन एक व्याख्यात्मक एआई (explainable AI) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो उच्च-सटीक, व्याख्या योग्य बहु-वर्ग मानसिक स्वास्थ्य भविष्यवाणी प्राप्त करने के लिए PCA-IG फीचर चयन, GAN-आधारित ओवरसैंपलिंग और ड्रैगनफ्लाई एल्गोरिदम-अनुकूलित XGBoost को एकीकृत करता है, जिससे ड्रग-प्रभावित आबादी में क्लास असंतुलन को संबोधित किया जा सके और प्रारंभिक हस्तक्षेप के लिए नैदानिक उपयोगिता को बढ़ाया जा सके।

Ahnaf Atef Choudhury, Shahriar Siddique Ayon, Md. Ebrahim Hossain, Abdullah Al Mamun2026-06-23
🤖 machine learning

BranchShine: Compact Raw-Audio-to-IPA Transcription with a RoPE E-Branchformer Encoder

यह शोध पत्र BranchShine को प्रस्तुत करता है, जो एक कॉम्पैक्ट 33M-पैरामीटर वाला रॉ-ऑडियो-टू-IPA ट्रांसक्रिप्शन मॉडल है जो प्रतिस्पर्धी बहुभाषी प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक RoPE E-Branchformer एनकोडर का उपयोग करता है, जो एक बहुत बड़े 575M-पैरामीटर वाले बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हुए बाल भाषण विश्लेषण के लिए एक विशिष्ट ऑपरेटिंग प्रोफाइल प्रदान करता है।

Nikhil Navas, Sergio Chevtchenko, Talisson Damiao, Saeed Afshar2026-06-23
🤖 machine learning

The Unseen Hand: Manipulating Model Fairness and SHAP with Targeted Identity Re-Association Attacks

यह शोध पत्र टार्गेटेड आइडेंटिटी री-एसोसिएशन (TIRA) हमलों को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डेटा-अज्ञेय (data-agnostic) विधि है जो संभाव्यता आधारित माइक्रो-शफलिंग और रैंक-शिफ्ट गड़बड़ी का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडलों को गुप्त रूप से हेरफेर करती है, जिससे निष्पक्षता मेट्रिक्स को कृत्रिम रूप से अनुकूलित किया जाता है और SHAP स्पष्टीकरणों में संरक्षित विशेषता एट्रिब्यूशंस को पूरी तरह से शून्य कर दिया जाता है।

Sannaan Khan, Muhammad U. S. Khan2026-06-23
💻 computer science

Chains That See, Answers That Don't: A Multi-Aspect Evaluation Recipe for Forced Chain-of-Thought on Video-MME

यह शोधपत्र एक मल्टी-प्रोब मूल्यांकन ढांचे (multi-probe evaluation framework) को प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि यद्यपि वीडियो-भाषा मॉडलों में फोर्स्ड चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग (forced chain-of-thought reasoning) वास्तव में विजुअल इनपुट पर आधारित होती है, फिर भी यह वीडियो-एमएमई (Video-MME) बेंचमार्क पर बहुविकल्पीय प्रश्नों की सटीकता में सुधार करने में विफल रहती है—और वास्तव में इसे थोड़ा कम भी कर सकती है।

Zhichao Fan, Yanhang Li, Zexin Zhuang2026-06-23
🤖 machine learning

When AUC 0.998 Is Not Enough: A Candidate Evaluation Protocol for Hidden-State Probes of Indirect Prompt Injection in Multimodal Computer-Use Agents

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि मल्टीमॉडल एजेंटों में अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन का पता लगाने वाले हिडन-स्टेट प्रोब्स के लिए एक उच्च AUC स्कोर, गैर-दुर्भावनापूर्ण अर्थ संबंधी व्याख्याओं को खारिज करने के लिए टेक्स्ट-साइड स्केलर बेसलाइन और विजुअल न्यूसेंस कंट्रोल्स जैसे अतिरिक्त पोस्ट-हॉक डायग्नोस्टिक्स के बिना, दुर्भावनापूर्ण सामग्री का पता लगाने का अपर्याप्त प्रमाण है।

Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang2026-06-23
🤖 machine learning

Discovering Crystal Structure Prediction Algorithms with an AI Co-Scientist

यह शोध पत्र HACO को प्रस्तुत करता है, जो एक मानव-AI सह-खोज (co-discovery) प्रणाली है जो क्रॉस-डोमेन खोज और विरल मानव मार्गदर्शन (sparse human guidance) का लाभ उठाकर MaskGIT विजन मॉडल को MaskGXT में अनुकूलित करती है, जो क्रिस्टल संरचना भविष्यवाणी के लिए एक अत्याधुनिक एल्गोरिदम है और मानक बेंचमार्क पर बेहतर सटीकता प्राप्त करता है।

Kiyoung Seong, Nayoung Kim, Sungsoo Ahn2026-06-23
🤖 machine learning

SpotAttention: Plug-In Block-Sparse Routing for Pretrained Long-Context Transformers

SpotAttention एक हल्का, प्लग-इन ब्लॉक-स्पार्स रूटिंग तंत्र है जो फ्रोजन प्रीट्रेंड ट्रांसफॉर्मर्स से जुड़कर KL डिस्टिलेशन के माध्यम से अटेंशन डिस्ट्रीब्यूशन को सीखने के लिए उपयोग किया जाता है, जो मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में काफी तेज़ डिकोडिंग गति और कम मेमोरी उपयोग के साथ 128K टोकन तक सटीक लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इन्फरेंस सक्षम बनाता है।

Huzama Ahmad, Se-Young Yun2026-06-23