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💻 संगणक विज्ञान

GAAR: Runtime Governance for Scalable Agentic Retrieval and Tool- Orchestrated Enterprise AI Systems

यह शोध पत्र GAAR को प्रस्तुत करता है, जो एक रनटाइम गवर्नेंस आर्किटेक्चर है और जो प्लानर एजेंटों तथा टूल निष्पादन के बीच स्थित है, जो व्यापक सिंथेटिक बेंचमार्किंग के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है कि यह एंटरप्राइज एआई सिस्टम में मामूली विलंबता (लेटेंसी) वृद्धि के साथ, नीति उल्लंघन और असुरक्षित टूल कॉल्स को काफी कम करता है और फाइबेफुलनेस (faithfulness) एवं ऑडिट अनुपालन में सुधार करता है।

Abhradeep Chatterjee2026-08-05
💻 संगणक विज्ञान

Blockchain-Enabled Decision Intelligence for Post-Implementation ERP Value Realization: A Framework for Trust, Process Transparency, Smart Contracts, and Enterprise Performance Optimization

यह शोध पत्र डेटा विश्वास, प्रक्रिया पारदर्शिता और स्मार्ट अनुबंधों के माध्यम से स्वचालित शासन को बढ़ाकर, कार्यान्वयन के बाद ईआरपी (ERP) मूल्य प्राप्ति की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए ब्लॉकचेन इन्फ्रास्ट्रक्चर और निर्णय इंटेलिजेंस को एकीकृत करने वाला एक चार-स्तरीय ढांचा प्रस्तावित करता है।

Joshua Babatola2026-08-05
💻 संगणक विज्ञान

Dynamic Sparse Attention and Mixture-of-Experts for Iterative Visual Classification

यह शोध पत्र पुनरावृत्तीय दृश्य वर्गीकरण (iterative visual classification) के लिए एक डायनेमिक स्पार्स अटेंशन और मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स ट्रांसफार्मर प्रस्तावित करता है जो रिकर्सिव रिफाइनमेंट और कंडीशनल कंप्यूटेशन के माध्यम से सक्रिय मापदंडों और प्रशिक्षण समय को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए मानक बेंचमार्क पर प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त करता है।

Ahsan Umar2026-08-05
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Closed-Form Residual-Space Rotation for Offline Transformer Width Growth

यह शोधपत्र ट्रांसफॉर्मर की चौड़ाई को प्रगतिशील रूप से विस्तारित करने के लिए एक ऑफलाइन रेसिपी का प्रस्ताव करता है जो एक क्लोज्ड-फॉर्म स्मॉल रेसिडुअल इंटीग्रेशन ऑपरेटर (SRIO) को ब्लॉक-विशिष्ट विस्तार नीतियों और एक स्केलर वार्मअप गेट के साथ जोड़ता है ताकि प्रशिक्षण हानि (training loss) में उल्लेखनीय सुधार किया जा सके और मॉडल के विकास के दौरान सीखे गए व्यवहारों को संरक्षित किया जा सके।

Ramasubramanian B2026-08-05
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Fundus Image Super-Resolution Based on SRGAN with Efficient Channel Attention and Composite Degradation Modelin

यह शोध पत्र धुंधली फंडस छवियों की स्पष्टता में सुधार के लिए एक कुशल चैनल अटेंशन (Efficient Channel Attention) और एक मिश्रित क्षरण मॉडल (composite degradation model) के साथ संवर्धित SRGAN-आधारित सुपर-रिज़ॉल्यूशन विधि का प्रस्ताव करता है, जो व्यापक पिक्सेल, संरचनात्मक और बोधगम्य मूल्यांकनों के माध्यम से सिंथेटिक और वास्तविक नैदानिक परिदृश्यों दोनों में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Ziheng Cheng, Kai Liu, Zhengqian Li, Bing Fu, Xusan Yang2026-08-05
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Efficient Test-Time Adaptation for Dynamic Distribution Shifts

यह शोध पत्र एक कुशल ऑनलाइन टेस्ट-टाइम एडेप्टेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो गतिशील वितरण बदलावों (dynamic distribution shifts) वाली स्ट्रीमिंग डेटा पर मजबूत, कम-विलंबता प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए डायनेमिक कॉन्फिडेंस स्क्रीनिंग, ब्रांच-लेवल इंक्रीमेंटल ट्यूनिंग और टेम्पोरल डिस्ट्रीब्यूशन स्मूथनेस को जोड़ता है।

Wenjuan Guo, Wentao Zhang, Shuyuan Wang, Ruiqi Liu2026-08-05
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Uncertainty-Aware Adaptive Debate for Robust and Efficient Large Language Model Reasoning

यह शोध पत्र अनिश्चितता-जागरूक अनुकूली बहस (Uncertainty-Aware Adaptive Debate - UAAD) को प्रस्तुत करता है, जो एक सिमुलेशन-आधारित ढांचा है जो अनिश्चितता को स्थानीयकृत करके और बहस के मापदंडों को समायोजित करके LLM तर्क को गतिशील रूप से अनुकूलित करता है ताकि महत्वपूर्ण सटीकता लाभ और कम कम्प्यूटेशनल लागत प्राप्त की जा सके, हालांकि इसके रिपोर्ट किए गए सुधार लाइव-मॉडल सत्यापन लंबित होने के कारण काल्पनिक बने हुए हैं।

Ruiqi Liu, Wenjuan Guo, Tian Liao, Xiaotian Fang2026-08-05
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Generative Artificial Intelligence in Laboratory-Based Health Sciences Education: A Scoping Review of an Emerging Evidence Base

नौ हालिया अध्ययनों का यह स्कोपिंग रिव्यू (scoping review) यह प्रकट करता है कि हालांकि प्रयोगशाला-आधारित स्वास्थ्य विज्ञान शिक्षा में जनरेटिव एआई (generative AI) मुख्य रूप से दक्षता को बढ़ाता है और व्यक्तिगत अन्वेषण एवं अधिग्रहण गतिविधियों का समर्थन करता है, इसका एकीकरण वर्तमान में एक छोटे साक्ष्य आधार, तथ्यात्मक अशुद्धि के जोखिमों और सहयोगात्मक अनुप्रयोगों की उल्लेखनीय कमी द्वारा सीमित है, जो आगे के तुलनात्मक अनुसंधान और विशेषज्ञ निगरानी की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Kiran Zahid2026-08-05
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Language model agents show in-group trust bias invisible to standard behavioural audits

यह अध्ययन प्रकट करता है कि व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले लैंग्वेज मॉडल एजेंट मनमाने लेबल के आधार पर एक सुदृढ़ इन-ग्रुप ट्रस्ट बायस (अंतः-समूह विश्वास पूर्वाग्रह) प्रदर्शित करते हैं—एक सूक्ष्म सामाजिक गतिशीलता जो मानक समग्र व्यवहार संबंधी ऑडिट द्वारा पता लगाने योग्य नहीं रहती है क्योंकि यह इस बात में प्रकट होती है कि क्रियाएं *किसको* प्राप्त होती हैं, न कि इस बात में कि *कौन सी* क्रियाएं चुनी जाती हैं।

Messi Lee2026-08-05
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CHRONOS: A Causally-Constrained Architecture for Scientifically Defensible Counterfactual History

यह शोधपत्र CHRONOS को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन हाइब्रिड आर्किटेक्चर है जो टेम्पोरल नॉलेज ग्राफ्स पर एक कंस्ट्रेंड स्ट्रक्चरल-कॉज़ल-मॉडल समस्या के रूप में वैज्ञानिक रूप से रक्षात्मक काउंटरफैक्चुअल हिस्ट्री को औपचारिक रूप देता है, जबकि प्रारंभिक सिंथेटिक टेस्टिंग के दौरान देखे गए स्केलेबिलिटी और क्वांटम ऑप्टिमाइज़ेशन प्रदर्शन में ईमानदार सीमाओं को पारदर्शी रूप से रिपोर्ट करता है।

Mezbah Uddin Rafi2026-08-05