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💻 संगणक विज्ञान

Temporal Multi-Signal Fusion for Token-Level Hallucination Detection

यह शोध पत्र एक टेम्पोरल मल्टी-सिग्नल फ्यूजन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो टेक्स्ट स्टैटिस्टिक्स, एनएलआई एंटेलमेंट और लैंग्वेज मॉडल सरप्राइज़ल को संयोजित करने के लिए एक BiGRU का उपयोग करके मतिभ्रम (hallucination) को एक सीक्वेंस-लेबलिंग समस्या के रूप में मानता है, जो मॉडल क्षमता के बजाय टेम्पोरल कॉन्टेक्स्ट का लाभ उठाकर RAGTruth पर 0.840 का महत्वपूर्ण AUC सुधार प्राप्त करता है, जबकि क्लोज्ड-सोर्स और अनसीन मॉडल्स पर प्रभावशीलता बनाए रखता है।

Igor Itkin2026-07-10
💻 संगणक विज्ञान

A Risk-Oriented Verification and Validation Framework for Hallucination Detection in Public-Sector LLM Systems

यह शोध पत्र एक जोखिम-उन्मुख सत्यापन और पुष्टिकरण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सार्वजनिक क्षेत्र के एलएलएम (LLM) में मतिभ्रम (hallucination) का पता लगाने को एक विशुद्ध तकनीकी चुनौती से बदलकर एक शासन संबंधी मुद्दे में परिवर्तित करता है, जिससे स्थगन या मानवीय वृद्धि जैसे परिचालन निर्णयों को निर्देशित करने के लिए एक संयुक्त जोखिम सूचकांक पेश किया जाता है, जिससे कानूनी निश्चितता और प्रशासनिक जवाबदेही सुनिश्चित होती है।

Nguyen Binh2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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Forecasting the Onset of Hallucination: Causal, Token-Level, Black-Box Survival Analysis During Generation

यह शोध पत्र एक कारण संबंधी (causal), टोकन-स्तरीय उत्तरजीविता विश्लेषण ढांचे (survival analysis framework) को प्रस्तुत करता है जो बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) में मतिभ्रम (hallucinations) के होने से पहले ही उनके आगमन का सफलतापूर्वक पूर्वानुमान लगाता है, जो टेक्स्ट-नवीनता विचलन (text-novelty drift) का पता लगाकर 0.777 AUROC प्राप्त करता है और पारंपरिक पोस्ट-हॉक डिटेक्टरों की तुलना में लगभग 11 टोकन पहले चेतावनी प्रदान करता है।

Igor Itkin2026-07-10
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NPDO: Neural Prediction Direction Optimizer for Fast VVC Intra Coding

यह शोध पत्र NPDO का प्रस्ताव करता है, जो एक हाइब्रिड न्यूरल फ्रेमवर्क है जो VVC इंट्रा-प्रेडिक्शन सर्च स्पेस को बुद्धिमानी से प्रून करने के लिए पदानुक्रमित CNN और विजन ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के साथ मल्टी-स्केल फीचर एक्सट्रैक्शन को जोड़ता है, जिससे VTM 23.0 संदर्भ की तुलना में केवल 1.18% BD-रेट वृद्धि के साथ एन्कोडिंग समय में 54.0% की कमी आती है।

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-10
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ADONIS: Adaptive Digital Twin-Driven Orchestration for Network-Intelligent Slicing in 6G Edge Environments

यह शोध पत्र ADONIS का प्रस्ताव करता है, जो एक विकेंद्रीकृत ढांचा है जिसे 6G नेटवर्क स्लाइसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सिंक्रोनाइज़ेशन ओवरहेड और SLA उल्लंघनों को कम करने तथा संसाधन आवंटन अभिसरण (convergence) सुनिश्चित करने के लिए एक पदानुक्रमित एज-संघीय डिजिटल ट्विन आर्किटेक्चर, एक स्पैटियो-टेम्पोरल ग्राफ न्यूरल नेटवर्क शेड्यूलर और एक नवीन डेल्टा-एनकोडिंग प्रोटोकॉल का लाभ उठाता है।

Aritrik Ghosh2026-07-10
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Mining Focus-Aware Dense Subgraphs in Dynamic Multilayer Networks with Adaptive Updates

यह शोध पत्र फोकस-अवेयर एडेप्टिव डेंस सबग्राफ (FAADS) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो एक इंक्रीमेंटल अपडेट मैकेनिज्म के माध्यम से डायनेमिक मल्टीलेयर नेटवर्क्स में उच्च-गुणवत्ता वाले डेंस सबग्राफ को कुशलतापूर्वक माइन करता है, जो लगभग इष्टतम घनत्व गुणवत्ता बनाए रखते हुए अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में महत्वपूर्ण गति सुधार प्राप्त करता है।

Huang Qibao¹, Rao Linghong¹，2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
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Deep Learning for Student Outcomes Temporal Deep Learning for Student Outcome Prediction: Comparing Multi-Task and Single-Task Approaches on the OULAD Dataset

OULAD डेटासेट का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि BiLSTM मॉडल छात्रों के उत्तीर्ण/अनुत्तीर्ण और बीच में छोड़ने (withdrawal) के परिणामों की भविष्यवाणी करने में ग्रेडिएंट बूस्टिंग बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, मल्टी-टास्क लर्निंग आर्किटेक्चर मध्यम कार्य सहसंबंध (task correlation) के बावजूद सिंगल-टास्क दृष्टिकोणों की तुलना में कोई महत्वपूर्ण लाभ प्रदान नहीं करते हैं, जो यह सुझाव देता है कि ये परिणाम आंशिक रूप से भिन्न व्यवहारिक पैटर्न पर निर्भर करते हैं।

Haili Qin, Chuanxia Zhang, Linkai qi2026-07-10
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Supervised Machine Learning for Predicting Power Conversion Efficiency in Perovskite Solar Cells: A Systematic Review and Quantitative Meta-Analysis

यह शोध पत्र 36 अध्ययनों का एक व्यवस्थित समीक्षा और मात्रात्मक मेटा-विश्लेषण प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि पेरोव्स्काइट सौर सेल दक्षता की भविष्यवाणी करने के लिए ट्री-आधारित एन्सेम्बल विधियाँ सबसे प्रभावी सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग दृष्टिकोण हैं, जबकि साथ ही डेटा मानकीकरण में प्रमुख चुनौतियों की पहचान करता है और एमएल-संचालित फोटोवोल्टिक विकास की विश्वसनीयता और मापनीयता को बढ़ाने के लिए एक व्यापक रोडमैप प्रस्तावित करता है।

Ajaz Husain Warsi, Faiyaz Ahamad2026-07-10
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ThinkCode Framework for AI Mediated Programming Education and Cognitive Skill Development

यह शोध पत्र ThinkCode प्रस्तुत करता है, जो एक AI-मध्यस्थता वाला स्कैफोल्डिंग ढांचा है जो प्रोग्रामिंग शिक्षा में संज्ञानात्मक ऑफलोडिंग (cognitive offloading) और कौशल क्षय (skill atrophy) का मुकाबला करने के लिए 'हिंट-फर्स्ट' (Hint-First) इंटरेक्शन प्रतिमान का उपयोग करता है, जो पूर्ण समाधान प्रकट करने से पहले सक्रिय स्मरण (active recall) और चरणबद्ध तर्क (stepwise reasoning) को लागू करता है।

Muhammad Rizwan, Mustafa Irfan, soniya priyatharsini, Renjith Radhakrishnan2026-07-10
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Lightweight YOLOv8 with Multi-Module Optimization for Electric Bicycle Rider Helmet Detection

यह शोध पत्र जटिल ट्रैफ़िक परिदृश्यों में इलेक्ट्रिक साइकिल सवारों के हेलमेट का पता लगाने के लिए सटीकता, रियल-टाइम प्रदर्शन और एज-डिवाइस अनुकूलता की मौजूदा सीमाओं को दूर करने हेतु मल्टी-मॉड्यूल अनुकूलन से सुसज्जित एक उन्नत, हल्का YOLOv8-आधारित डिटेक्शन सिस्टम प्रस्तावित करता है।

Yalei Dong, Fengchen Wei2026-07-10