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22903 पेपर

🤖 AI

Who Evaluates AI's Social Impacts? Mapping Coverage and Gaps in First and Third Party Evaluations

यह शोध पत्र 186 प्रथम-पक्षीय और 248 तृतीय-पक्ष मूल्यांकन स्रोतों का विश्लेषण करता है ताकि एक महत्वपूर्ण शासन अंतराल को उजागर किया जा सके जहाँ डेवलपर्स विरल और सतही सामाजिक प्रभाव रिपोर्टिंग प्रदान करते हैं जबकि स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ता व्यापक लेकिन अपूर्ण आकलन प्रस्तुत करते हैं, जो अंततः पारदर्शिता को अनिवार्य बनाने और स्वतंत्र मूल्यांकन पारिस्थितिक तंत्रों को सुदृढ़ करने वाली नीतियों का आह्वान करता है।

Anka Reuel, Avijit Ghosh, Jenny Chim, Andrew Tran, Yanan Long, Jennifer Mickel, Usman Gohar, Srishti Yadav, Pawan Sasank (…)2026-06-02
💬 NLP

Optimizing Diversity and Quality through Base-Aligned Model Collaboration

यह शोध पत्र बेस-अलाइन्ड मॉडल कोलैबोरेशन (BACo) का प्रस्ताव करता है, जो एक इन्फरेंस-टाइम फ्रेमवर्क है जो बिना किसी महंगे रिट्रेनिंग के आउटपुट विविधता और गुणवत्ता को एक साथ अनुकूलित करने के लिए एक बेस और एक अलाइन्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल के बीच टोकन-लेवल डिकोडिंग को गतिशील रूप से रूट करता है।

Yichen Wang, Chenghao Yang, Tenghao Huang, Muhao Chen, Jonathan May, Mina Lee2026-06-02
⚡ electrical engineering

Systematic Evaluation of Time-Frequency Features for Binaural Sound Source Localization

यह अध्ययन द्वि-आयामी (बाइनोरल) ध्वनि स्रोत स्थानीयकरण के लिए समय-आवृत्ति विशेषताओं का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि सावधानीपूर्वक चुनी गई फीचर संयोजनों—विशेष रूप से चैनल स्पेक्ट्रोग्राम को इंटरऑरल लेवल और फेज अंतरों के साथ जोड़कर—एक कम-जटिलता वाले सीएनएन (CNN) को केवल मॉडल की जटिलता बढ़ाने की तुलना में विविध स्थितियों में मजबूत प्रदर्शन और बेहतर सामान्यीकरण सक्षम करते हैं।

Davoud Shariat Panah, Alessandro Ragano, Dan Barry, Jan Skoglund, Andrew Hines2026-06-02
💬 NLP

Latent Reasoning in TRMs is Secretly a Policy Improvement Operator

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि छोटे मॉडलों में लेटेंट रिकर्सिव रीजनिंग (latent recursive reasoning) एक पॉलिसी इम्प्रूवमेंट ऑपरेटर के रूप में कार्य करती है, जो अप्रभावी कंप्यूटेशन स्टेप्स को समाप्त करने और प्रदर्शन को बनाए रखते हुए फॉरवर्ड पासेस को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए रिइन्फोर्समेंट लर्निंग और डिफ्यूजन ट्रेनिंग स्कीम्स के अनुप्रयोग को सक्षम बनाती है।

Arip Asadulaev, Rayan Banerjee, Fakhri Karray, Martin Takac2026-06-02
💬 NLP

Latent Collaboration in Multi-Agent Systems

यह शोध पत्र LatentMAS को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचा है जो मल्टी-एजेंट सिस्टम को साझा हिडन एम्बेडिंग के माध्यम से सीधे निरंतर लेटेंट स्पेस (continuous latent space) के भीतर सहयोग करने में सक्षम बनाता है, जिससे पारंपरिक टेक्स्ट-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर तर्क प्रदर्शन, महत्वपूर्ण टोकन कमी और तेज़ इन्फरेंस प्राप्त होता है।

Jiaru Zou, Ruizhong Qiu, Gaotang Li, Xiyuan Yang, Katherine Tieu, Pan Lu, Ke Shen, Hanghang Tong, Yejin Choi, Jingrui He (…)2026-06-02
🤖 machine learning

Semimage: HSV-Based Semantic Image Encoding for Disentangled Text Representation

यह शोध पत्र SemImage का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन विधि है जो भाषाई विशेषताओं जैसे कि विषय (topic) और भावना (sentiment) को एनकोड करने के लिए एक विसंयोजित (disentangled) HSV कलर स्पेस का उपयोग करके टेक्स्ट दस्तावेज़ों को 2D सिमेंटिक छवियों में परिवर्तित करता है, जिससे CNNs के माध्यम से प्रतिस्पर्धी टेक्स्ट वर्गीकरण सक्षम होता है और दृश्य पैटर्न के माध्यम से व्याख्यात्मकता (interpretability) में वृद्धि होती है।

Mohammad Zare2026-06-02
🤖 machine learning

WUSH: Near-Optimal Adaptive Transforms for LLM Quantization

यह शोध पत्र WUSH को प्रस्तुत करता है, जो एक नियर-ऑप्टिमल एडेप्टिव ट्रांसफॉर्म है जो मौजूदा फिक्स्ड तरीकों की तुलना में लो-बिट LLM क्वांटाइजेशन सटीकता और थ्रूपुट में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए एक हैडामार्ड बैकबोन को डेटा-डिपेंडेंट सेकंड-मोमेंट एडजस्टमेंट्स के साथ जोड़ता है।

Jiale Chen, Vage Egiazarian, Roberto L. Castro, Torsten Hoefler, Dan Alistarh2026-06-02
📊 statistics

Safeguarded Stochastic Polyak Step Sizes for Non-smooth Optimization: Robust Performance Without Small (Sub)Gradients

यह शोध पत्र सेफगार्डेड स्टोकेस्टिक पोलियाक स्टेप साइज़ (SPSsafe_{safe}) प्रस्तुत करता है, जो स्टोकेस्टिक सबग्रेडिएंट विधियों के लिए एक नवीन संस्करण है जो बिना किसी कड़े अनुमानों या इष्टतम समाधान के ज्ञान के गैर-सुचारू (non-smooth) उत्तल अनुकूलन (convex optimization) के लिए कठोर अभिसरण गारंटी प्रदान करता है, और साथ ही डीप न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण में लुप्त होते ग्रेडिएंट्स (vanishing gradients) के विरुद्ध मजबूत प्रदर्शन और स्थिरता प्रदर्शित करता है।

Dimitris Oikonomou, Nicolas Loizou2026-06-02
🤖 machine learning

MINES: Explainable Anomaly Detection through Web API Invariant Inference

यह शोध पत्र MINES का प्रस्ताव करता है, जो एक व्याख्यात्मक विसंगति पहचान प्रणाली (explainable anomaly detection system) है जो LLMs और सामान्य लॉग्स का उपयोग करके डेटाबेस स्कीमा से API इनवेरियंट्स (invariants) को निष्कर्ष निकालती है ताकि रनटाइम सत्यापन कोड उत्पन्न किया जा सके, और शोर-युक्त लॉग-आधारित दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करते हुए उच्च रिकॉल और शून्य के करीब फॉल्स पॉजिटिव के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करती है।

Wenjie Zhang, Yun Lin, Chun Fung Amos Kwok, Xiwen Teoh, Xiaofei Xie, Frank Liauw, Hongyu Zhang, Jin Song Dong2026-06-02
💬 NLP

ReasonBENCH: Benchmarking the (In)Stability of LLM Reasoning

यह शोधपत्र ReasonBench का परिचय देता है, जो एक ऐसा बेंचमार्क सुइट है जो यह प्रदर्शित करता है कि LLM तर्क प्रदर्शन बार-बार निष्पादन के दौरान महत्वपूर्ण, संरचित अस्थिरता प्रदर्शित करता है, जिससे यह तर्क दिया जाता है कि एकल-बिंदु मूल्यांकन अपर्याप्त हैं और गुणवत्ता, लागत एवं विश्वसनीयता के बीच के व्यापारों को सटीक रूप से पकड़ने के लिए वितरण-जागरूक मूल्यांकन की वकालत की जाती है।

Nearchos Potamitis, Vansh Ramani, Har Ashish Arora, Dhairya Kuchhal, Lars Klein, Akhil Arora2026-06-02