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💻 संगणक विज्ञान

Ask, Then Think: Does Socratic Prompting Help LLMs on Code Tasks?

यह शोध पत्र \textsc{MIND} को प्रस्तुत करता है, जो LLMs के लिए एक सोक्रेटिक प्रॉम्प्टिंग फ्रेमवर्क है जो, मानव तर्क में अपनी सैद्धांतिक नींव के बावजूद, कोड कार्यों पर चेन-ऑफ-थॉट जैसे स्थापित बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करने में विफल रहता है और अक्सर अनावश्यक इन्फरेंस ओवरहेड के कारण कम प्रदर्शन करता है, जो यह सुझाव देता है कि मानव तर्क सिद्धांतों के समग्र हस्तांतरण के बजाय केवल विशिष्ट, पृथक तर्क तंत्र ही लाभ प्रदान करते हैं।

Antonio Della Porta, Jonan Richards, Lucageneroso Cammarota, Stefano Lambiase, Fabio Palomba, Mairieli Wessel2026-10-14
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Multi Armed Bandit Based Adaptive Model Selection for Clinical AI Governance An Infrastructure Approach to Safer AI Use in U.S. Healthcare

यह शोध पत्र नैदानिक एआई (clinical AI) के लिए एक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट-आधारित शासन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो भविष्य कहनेवाला गुणवत्ता, लागत और सुरक्षा दंडों के बीच संतुलन बनाकर प्रमाणित मॉडलों के बीच गतिशील रूप से चयन करता है, और MIMIC-IV सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि जबकि रिग्रेट-मिनिमाइजिंग (regret-minimizing) नीतियां स्थिर परिनियोजन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करती हैं, उप-इष्टतम मॉडलों को आत्मविश्वासपूर्ण तरीके से सेवानिवृत्त करने के लिए विशिष्ट नैदानिक धाराओं की तुलना में काफी अधिक डेटा की आवश्यकता होती है।

Julian Borges2026-10-14
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Low-Resource Automatic Speech Recognition for Algerian Dialectal Arabic: Fine-Tuning, Regional Generalization, and Evaluation Against Multimodal LLMs

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सीमित, भौगोलिक रूप से विविध अल्जीरियाई बोली वाले अरबी डेटा पर एएसआर (ASR) मॉडलों का लक्षित फाइन-ट्यूनिंग, ज़ीरो-शॉट मल्टीमॉडल एलएलएम (LLM) की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे यह स्थापित होता है कि फ्रांसीसी कोड-स्विचिंग की निरंतर चुनौतियों के बावजूद, मजबूत स्पीच रिकग्निशन के लिए क्षेत्रीय गहराई की तुलना में डेटा विविधता अधिक महत्वपूर्ण है।

Khier Charif, Lyazid Sabri2026-10-13
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Explainable Machine Learning for Predicting Judicial Decisions: A Case Study Across Civil and Criminal Courts

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड व्याख्यात्मक एआई (एक्सप्लेनेबल एआई) ढांचे का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो दीवानी और आपराधिक दोनों न्यायालयों में न्यायिक परिणामों की सटीक भविष्यवाणी और व्याख्या करने के लिए संरचित कानूनी विशेषताओं को ट्रांसफार्मर-आधारित टेक्स्ट निरूपणों के साथ एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जहाँ XGBoost बेहतर भविष्य कहनेवाला सटीकता प्रदान करता है, वहीं BERT कानूनी अर्थ संबंधी समझ में उत्कृष्ट है, और SHAP एवं LIME विविध कानूनी क्षेत्रों में पारदर्शिता और निष्पक्षता सुनिश्चित करते हैं।

Sreenivasa Rao Barre, Aruna Sri P.S.G, Vikram Dara2026-10-13
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Augmented Question-guided Retrieval (AQgR) of Indian Case Law with LLM, RAG, and Structured Summaries

यह शोध पत्र ऑगमेंटेड क्वेश्चन-गाइडेड रिट्रीवल (AQgR) का प्रस्ताव करता है, जो क्वेरी के लिए कानूनी मुद्दों को उत्पन्न करके, संदर्भ के लिए संरचित RAG सारांशों का उपयोग करके, और पुन: रैंकिंग एवं प्रासंगिकता स्पष्टीकरण के लिए LLMs का उपयोग करके भारतीय केस लॉ रिट्रीवल को बढ़ाता है, जिससे मौजूदा बेंचमार्क की तुलना में काफी अधिक मीन एवरेज प्रिसिजन प्राप्त होता है।

Vishnuprabha V, Daleesha M Viswanathan, Rajesh R, Aneesh V Pillai2026-10-13
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Intelligent Runtime Adaptation of Cloud-Native Microservices through Design-Principle-Aware Resource Management

यह शोध पत्र AMOF प्रस्तुत करता है, जो कुबेरनेट्स (Kubernetes) के लिए एक हाइब्रिड लर्निंग-आधारित रनटाइम कंट्रोलर है जो संसाधन प्रबंधन में आर्किटेक्चरल डिज़ाइन सिद्धांतों को एकीकृत करता है ताकि प्रदर्शन में गिरावट का सक्रिय रूप से पूर्वानुमान लगाया जा सके और लेटेंसी ट्रेड-ऑफ्स को प्रबंधित करते हुए संसाधन दक्षता में मानक ऑटोस्केलिंग से काफी बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Syed Fakhar Abbas, Musharif Ahmed, Nabil Almashfi, Asim Bakhshi, Sajjad Aamir, Mamoona Humayun, Maram Fahaad Almufareh2026-10-13
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A Deterministic Framework for Pharmaceutical Authenticity Verification Using Constrained Multimodal AI

यह शोध पत्र MedTruth को प्रस्तुत करता है, जो एक नियत (deterministic) द्वैत-मोड ढांचा है जो भ्रम (hallucinations) को 15% से घटाकर 2% से कम करने के लिए एक मल्टीमॉडल AI मॉडल को निश्चित मापदंडों और सख्त आउटपुट स्कीमा के साथ नियंत्रित करता है, जिससे विश्वसनीय फार्मास्युटिकल प्रामाणिकता सत्यापन और सुरक्षित रोगी संपर्क सक्षम होता है।

Viral Dhoka, Pankaj Kunekar, Tanaya Thorat, Shreenath Utekar, Samruddhi Wankhede2026-10-13
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Latency-Aware and Energy-Efficient Workload Distribution in Hierarchical Vehicular Fog Computing

यह शोध पत्र पदानुक्रमित वाहन संचार फॉग कंप्यूटिंग (hierarchical vehicular fog computing) के लिए एक विलंबता-जागरूक और ऊर्जा-कुशल वर्कलोड वितरण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कार्य ऑफलोडिंग और संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने के लिए एक संशोधित पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन (MPSO) एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में विलंबता, ऊर्जा खपत और निष्पादन समय में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

Salman Khan, Woong-Kee Loh, Muhammad Babar2026-10-13
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AI Governance and Ethical Implications for Organizational Oversight in Cybersecurity

यह वैचारिक शोध पत्र एक एकीकृत ढांचे का प्रस्ताव करता है जो 'डायनेमिक कैपेबिलिटीज थ्योरी' पर आधारित है, ताकि यह परीक्षण किया जा सके कि कैसे एआई गवर्नेंस (AI governance), परिचालन संबंधी एआई उपयोग और जवाबदेही, पारदर्शिता एवं सार्थक मानवीय नियंत्रण सुनिश्चित करने वाली गवर्नेंस व्यवस्थाओं के बीच अंतर करके साइबर सुरक्षा में संगठनात्मक निरीक्षण को नया रूप देता है।

Irlenys Josefina Tersek Rodríguez2026-10-13
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Understanding Fake News through a Quantifiable Linguistic Feature Framework

यह अध्ययन एक मात्रात्मक भाषाई विशेषता ढांचे को विकसित करके फर्जी समाचारों (फेक न्यूज) के लक्षण वर्णन के लिए व्यवस्थित दृष्टिकोण की कमी को संबोधित करता है, जो SHAP-उन्नत मशीन लर्निंग विश्लेषण के माध्यम से, तीन संज्ञानात्मक तंत्रों में व्यवस्थित आठ मुख्य विशेषताओं की पहचान करता है, जिससे गलत सूचना को समझने, पता लगाने और नियंत्रित करने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्राप्त होता है।

Yunxi Lin, Liang Jiang, Shengliang Lin2026-10-13