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💻 computer science

How LLMs Audit Each Other: Five Mechanisms of Auditor Bias in Cross-Model Peer Review Under Identity Disclosure and Cross-Lingual Conditions

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे पहचान प्रकटीकरण (identity disclosure) और बहुभाषी विसंगतियां (cross-lingual mismatches) LLM-से-LLM सहकर्मी समीक्षा (peer review) में पांच विशिष्ट पूर्वाग्रह तंत्रों को पेश करती हैं, जो बहु-मॉडल प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि स्व-रिपोर्ट किए गए स्कोर, ऑडिटर स्थिरता के अविश्वसनीय संकेतक हैं और इसके लिए औचित्यपूर्ण पाठ (justificatory text) के स्वतंत्र गुणात्मक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।

Evans F. Tovar O.2026-06-30
💻 computer science

Algorithmic Groupthink: Causal Analysis and Mitigation of Semantic Convergence in Multi-agent LLM Systems

यह शोध पत्र "एल्गोरिद्मिक ग्रुपथिंक" (Algorithmic Groupthink) की पहचान और मात्रा निर्धारण करता है, जो एक ऐसी घटना है जहाँ मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) सिस्टम मध्यवर्ती कार्य साझा करते समय अपनी सिमेंटिक विविधता खो देते हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि इस इन्फरेंस-टाइम (inference-time) समस्या को आउटपुट की गुणवत्ता से समझौता किए बिना विशिष्ट प्रॉम्प्ट-स्तरीय निर्देशों के माध्यम से प्रभावी ढंग से कम किया जा सकता है।

Hideki Muto, Tetsuro Ogi, Takahiro Yakoh2026-06-30
💻 computer science

Cognitive Supply Chain Twins in Geopolitical Turbulence: A Multi-Agent Reinforcement Learning Architecture for Autonomous Resilience in Emerging Economies

यह शोध पत्र एक कॉग्निटिव सप्लाई चेन ट्विन आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो उभरती अर्थव्यवस्थाओं में भू-राजनीतिक व्यवधानों के विरुद्ध आपूर्ति श्रृंखला लचीलेपन को स्वायत्त रूप से बढ़ाने के लिए डिजिटल ट्विन्स को मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ एकीकृत करता है, जो सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण पेरू के विशिष्ट संदर्भ के भीतर परिचालन निरंतरता बनाए रखने, रिकवरी समय को कम करने और लागत को घटाने में पारंपरिक तरीकों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 computer science

QBK-ProtoNet: Quality-Calibrated Bio-Kinematic Covariance Prototype Learning for Deepfake Video Detection

यह शोध पत्र QBK-ProtoNet का प्रस्ताव करता है, जो एक व्याख्यात्मक डीपफेक डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो डिग्रेड की गई स्थितियों और अनदेखे डोमेन में हेरफेर किए गए वीडियो की मजबूती से पहचान करने के लिए सीखे गए प्रामाणिक और हेरफेर किए गए साक्ष्यों के विरुद्ध शारीरिक और टेम्पोरल विसंगतियों को मापने हेतु क्वालिटी-कैलिब्रेटेड बायो-काइनेटिक कोवेरिएंस प्रोटोटाइप का लाभ उठाता है।

Sharon Philip, Shyamala Devi N2026-06-30
💻 computer science

The Neuron as a Latent State: Classical Variational Readout in Distributional Neural Units

यह शोध पत्र EVE को प्रस्तुत करता है, जो एक वितरण संबंधी न्यूरल यूनिट (distributional neural unit) है जो हिडन स्टेट्स को स्थानीय वेरिएशनल लेटेंट्स (local variational latents) के रूप में मानता है, और एक पोस्टीरियर-फ्रीजिंग प्रोटोकॉल के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि एक नॉन-ओरेकल ब्रांच-मेडॉइड रीडआउट (non-oracle branch-medoid readout) बिना पुनरप्रशिक्षण के मल्टीमॉडल पूर्वानुमान सटीकता और कवरेज को बेहतर बनाने के लिए इस लेटेंट स्टेट को प्रभावी ढंग से डिकोड कर सकता है।

Yves Ruffenach2026-06-30
💻 computer science

Predictive Intelligence for Civil Works Valuation: A Hybrid Random Forest–ANN Model with 91.20% Accuracy for Dynamic Cost Management in Peru

यह अध्ययन 450 पेरूवियन निर्माण परियोजनाओं पर प्रशिक्षित एक हाइब्रिड रैंडम फॉरेस्ट-एएनएन (Random Forest–ANN) मॉडल का प्रस्ताव करता है जो गतिशील लागत मूल्यांकन में 91.20% सटीकता प्राप्त करता है, जो भविष्यवाणियों की त्रुटियों और भौगोलिक पूर्वाग्रह को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है और पेरू के सार्वजनिक बुनियादी ढांचा प्रबंधन ढांचे में एकीकरण के लिए एक व्यवहार्य मार्ग प्रदान करता है।

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 computer science

Design of U-Net Architectures for Medical Image Segmentation using AI/ML Model

यह शोध पत्र चिकित्सा इमेज सेगमेंटेशन के लिए यू-नेट (U-Net) आर्किटेक्चर के विकास की समीक्षा करता है, जो उनके पांच मुख्य वेरिएंट्स, GANs और डेटा ऑग्मेंटेशन जैसी उन्नत तकनीकों के साथ एकीकरण, और दक्षता एवं पारदर्शिता के लिए अनुकूलन को रेखांकित करता है जो सामूहिक रूप से रोग निदान और उपचार योजना में सटीकता और नैदानिक प्रयोज्यता को बढ़ाते हैं।

Pankaj Chandankhede2026-06-30
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Verifier Exploitation in NLI-Guided Iterative Refinement: A Controlled Empirical Analysis

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि NLI-निर्देशित पुनरावृत्ति परिशोधन (iterative refinement) में सत्यापनकर्ता शोषण (verifier exploitation), एकल-मीट्रिक फीडबैक लूप की एक अंतर्निहित वास्तुशिल्प भेद्यता है न कि एक अनुकूलन आर्टिफैक्ट, जो यह दर्शाता है कि कैसे एक प्रशिक्षण-मुक्त, शून्य-ग्रेडिएंट पाइपलाइन सामग्री के संक्षिप्तीकरण (content truncation) के माध्यम से निष्ठा (faithfulness) को व्यवस्थित रूप से कम करते हुए NLI स्कोर को कृत्रिम रूप से बढ़ा सकती है, और ऐसे संरचनात्मक जोखिमों की पहचान करने के लिए एक सार्वभौमिक, एनोटेशन-मुक्त पहचान प्रोटोकॉल का प्रस्ताव करता है।

Arnav Gupta2026-06-30
💻 computer science

Reinforcement Learning for Dynamic Model Selection an d Attention-Guided Fracture Detection in Multi-Anatomic al Region X-ray Imagery

यह शोध पत्र Dyna-FractureNet का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो एक्स-रे इमेजरी में विविध शारीरिक क्षेत्रों में फ्रैक्चर डिटेक्शन की सटीकता, मजबूती और दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए सहकारी मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग (Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning) का लाभ उठाते हुए इष्टतम मॉडल एन्सेम्बल्स को गतिशील रूप से चुनने और मल्टी-लेवल अटेंशन मैकेनिज्म को समन्वित करने का कार्य करता है।

Meng Zhang, Peng Li, Shuaihu Pan, Pengcheng Xie, Luanning Li2026-06-30
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Photovoltaic Panel Failure Detection Using Class-Conditioned Generative Adversarial Networks

यह शोध पत्र एक ऑक्सिलरी क्लासिफायर जेनेरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (AC-GAN) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो क्लास इम्बैलेंस (वर्ग असंतुलन) को संबोधित करने के लिए दुर्लभ फोटोवोल्टिक दोषों की उच्च-निष्ठा वाली थर्मल छवियों को संश्लेषित करता है, जिससे सौर संचालन में एआई-संचालित दोष निदान की संभाव्यता अंशांकन (प्रोबेबिलिस्टिक कैलिब्रेशन) और विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Md Moshfiqure Rahman, Paroma Chatterjee, Varsha Sen, Kamrul Hasan, Prashnna Gyawali, Anurag K. Srivastava2026-06-30