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The Interference Gap: Comparing Retrieval Bounds in Human Memory and RAG Systems

यह शोध पत्र एक एकीकृत सिग्नल डिटेक्शन थ्योरी फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि मानव एपिसोडिक मेमोरी, मानक डेंस पैसेज रिट्रीवल सिस्टम की तुलना में सिमेंटिक इंटरफेरेंस के प्रति कम संवेदनशीलता प्रदर्शित करती है, जिसमें हिप्पोराग (HippoRAG) जैसे संज्ञानात्मक रूप से प्रेरित मॉडल प्रदर्शन के अंतर को पाटते हैं, जिससे मानव और एआई रिट्रीवल तंत्रों की तुलना करने के लिए एक नया सैद्धांतिक आधार प्राप्त होता है।

मूल लेखक: Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu-Ming Yiu

प्रकाशित 2026-06-30

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu-Ming Yiu

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

यहाँ "The Interference Gap" पेपर का सरल भाषा और रोज़मर्रा के उदाहरणों के साथ विवरण दिया गया है।

मुख्य विचार: एक साझा "मेमोरी टेस्ट"

कल्पना कीजिए कि आप अपने किसी विशेष मित्र का फ़ोन नंबर याद करने की कोशिश कर रहे हैं। यदि आपका केवल एक ही मित्र है जिसके पास वह नंबर है, तो यह आसान है। लेकिन क्या होगा अगर आपके 10 मित्र हों, और वे सभी एक ही सड़क पर रहते हों? अचानक, यह याद रखना बहुत कठिन हो जाता है कि कौन सा मित्र किस घर में रहता है। आपका मस्तिष्क समानताओं के कारण भ्रमित हो जाता है।

यह पेपर पूछता है: क्या AI सिस्टम भी उसी तरह भ्रमित होते हैं जैसे इंसान होते हैं?

शोधकर्ताओं ने यह तुलना करने की कोशिश की कि मानव स्मृति और AI "रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन" (RAG) सिस्टम इस भ्रम को कैसे संभालते हैं, जिसे वे सेमेंटिक इंटरफेरेंस (semantic interference) कहते हैं। इसे करने के लिए, उन्होंने एक सटीक "स्कोरकार्ड" (सिग्नल डिटेक्शन थ्योरी पर आधारित) बनाया ताकि यह मापा जा सके कि समान विकल्पों की संख्या बढ़ने पर सटीकता कितनी कम होती है।

उपमा: लाइब्रेरी बनाम मस्तिष्क

मानव स्मृति (Human Memory) को एक ऐसे लाइब्रेरियन के रूप में सोचें जो 50 वर्षों से एक छोटे शहर में रह रहा है। वे सभी को जानते हैं, लेकिन जब आप "मैपल स्ट्रीट पर रहने वाला व्यक्ति" के बारे में पूछते हैं, तो उन्हें उस सड़क पर रहने वाले 20 लोगों में से छानबीन करनी पड़ती है। वे उन्हें फ़िल्टर करने में अच्छे हैं, लेकिन इसमें प्रयास लगता है।

एक मानक AI (DPR) को एक नए, सुपर-फास्ट रोबोट लाइब्रेरियन के रूप में सोचें जिसने दुनिया की हर किताब पढ़ी है लेकिन वह कहीं भी रहा नहीं है। जब आप "मैपल स्ट्रीट पर रहने वाले व्यक्ति" के बारे में पूछते हैं, तो वह 20 लोगों को देखता है और पहले कुछ लोगों को पकड़ लेता है, अक्सर गलत व्यक्ति को चुन लेता है क्योंकि वे सभी एक जैसे दिखते हैं।

HippoRAG (एक विशेष AI) एक ऐसे रोबोट लाइब्रेरियन की तरह है जिसे मानव मस्तिष्क के फाइलों को व्यवस्थित करने के तरीके की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मानव लाइब्रेरियन की तरह ही "फाइलिंग ट्रिक्स" का उपयोग करने की कोशिश करता है।

प्रयोग: "फैन" प्रभाव (The "Fan" Effect)

शोधकर्ताओं ने इन सिस्टम्स का परीक्षण "फैन इफेक्ट" नामक अवधारणा का उपयोग करके किया।

सेटअप: उन्होंने ऐसी स्थितियाँ बनाईं जहाँ एक "क्यू" (जैसे किसी व्यक्ति का नाम) कई "तथ्यों" (जैसे स्थान) से जुड़ा था।
- फैन 1: नाम A एक स्थान से जुड़ा है।
- फैन 4: नाम A चार स्थानों से जुड़ा है।
- फैन 8: नाम A आठ स्थानों से जुड़ा है।
टेस्ट: उन्होंने इंसानों और AI से प्रतिस्पर्धी विकल्पों के बीच सही स्थान खोजने के लिए कहा।

परिणाम: स्कोरिंग कैसे हुई

पेपर में पाया गया कि जैसे-जैसे "फैन" बढ़ता है, इंसान और AI दोनों ही सही उत्तर खोजने में कम सक्षम होते जाते हैं, लेकिन वे अलग-अलग गति से खराब होते हैं।

1. "इंटरफेरेंस सेंसिटिविटी" स्कोर (ढलान/Slope)
एक ग्राफ की कल्पना करें जहाँ ग्राफ की रेखा फैन बढ़ने के साथ नीचे जाती है।

मानक AI (DPR): रेखा तेजी से गिरती है। जब फैन 1 से 8 होता है, तो AI की सटीकता गिर जाती है। यह भ्रम के प्रति बहुत संवेदनशील है।
- स्कोर: 0.67 (उच्च संवेदनशीलता)।
इंसान: रेखा धीरे-धीरे गिरती है। इंसान भ्रमित होते हैं, लेकिन वे गलत विकल्पों को अनदेखा करने में बहुत बेहतर होते हैं।
- स्कोर: 0.41 (कम संवेदनशीलता)।
HippoRAG (मस्तिष्क जैसा AI): रेखा बीच में कहीं गिरती है। यह मानक AI से बेहतर है लेकिन इंसानों जितना अच्छा नहीं है।
- स्कोर: 0.44।

2. "ऑर्डर" प्रभाव (प्राइमेसी बनाम रिसेंसी)
शोधकर्ताओं ने यह भी देखा कि सूची में जानकारी कहाँ रखी गई थी।

इंसान: हम आखिरी चीज़ (Recency) और पहली चीज़ (Primacy) को याद रखने में बहुत अच्छे होते हैं, लेकिन बीच की चीज़ों को भूल जाते हैं। यह एक प्लेलिस्ट के पहले और आखिरी गानों को याद रखने और बीच के गानों को भूल जाने जैसा है।
- परिणाम: इंसान आखिरी आइटम को अधिक महत्व देते हैं।
मानक AI: ये सिस्टम जो वे देखते हैं उसके पहले आइटम (Primacy) के प्रति जुनूनी होते हैं। वे अक्सर सूची के अंत को अनदेखा कर देते हैं। यही कारण है कि वे "लॉस्ट इन द मिडल" (बीच में खो जाने) की समस्या का सामना करते हैं।
- परिणाम: AI पहले आइटम को अत्यधिक महत्व देता है।
HippoRAG: यह अधिक संतुलित है, मानव और मानक AI के बीच में स्थित है।

3. "क्राउड" प्रभाव (प्रतिस्पर्धी घनत्व)
जब कई समान "डिस्ट्रैक्टर्स" (जैसे 20 एक जैसे दिखने वाले दस्तावेज़) होते हैं, तो मानक AI बहुत भ्रमित हो जाता है और गलतियाँ करता है। इंसान इन डिस्ट्रैक्टर्स को अनदेखा करने में बहुत बेहतर होते हैं। HippoRAG, मानक AI की तुलना में उन्हें अनदेखा करने में बेहतर है, लेकिन इंसानों जितना अच्छा नहीं है।

यह क्या दर्शाता है (पेपर के अनुसार)

पेपर का दावा है कि:

इंसान स्वाभाविक रूप से शोर (noise) को फ़िल्टर करने में बेहतर होते हैं। हमारे पास एक जैविक तंत्र (संभवतः हिप्पोकैम्पस भाग) है जो हमें समान यादों को अलग करने में मदद करता है। मानक AI में इसकी कमी है।
HippoRAG एक "सेतु" (Bridge) है। मस्तिष्क सूचना को कैसे व्यवस्थित करता है (ग्राफ संरचना का उपयोग करके) उसकी नकल करके, HippoRAG मानक AI की तुलना में मानव प्रदर्शन के बहुत करीब पहुँच जाता है, लेकिन यह अभी तक पूर्ण प्रतिलिपि नहीं है।
अब हम AI को इंसानों की तरह माप सकते हैं। इससे पहले, हम मानव स्मृति की तुलना AI से आसानी से नहीं कर सकते थे। अब, हमारे पास एक गणितीय सूत्र (एक "रूलर") है जिससे यह मापा जा सकता है कि एक AI की स्मृति कितनी "मानव जैसी" है।

यह पेपर क्या दावा नहीं करता है

यह नहीं कहता कि AI अब "चेतन" है या भ्रम "महसूस" करता है।
यह दावा नहीं करता कि HippoRAG सभी AI समस्याओं का अंतिम समाधान है।
यह यह सुझाव नहीं देता कि हमें तुरंत चिकित्सा उपचारों को बदलने की आवश्यकता है।
यह स्पष्ट रूप से बताता है कि भले ही संख्याएँ मानव मस्तिष्क तंत्र की तरह दिखती हैं, लेकिन उन्होंने अभी यह साबित नहीं किया है कि AI उस तरह से क्यों काम करता है। यह व्यवहार का एक विवरण है, आंतरिक "विचार प्रक्रिया" का प्रमाण नहीं।

सारांश

इस पेपर ने मानव स्मृति और AI की तुलना करने के लिए एक साझा भाषा बनाई। इसने पाया कि इंसान, मानक AI की तुलना में भ्रमित करने वाली, समान जानकारी को अनदेखा करने में स्वाभाविक रूप से बेहतर होते हैं। हालाँकि, एक नया प्रकार का AI (HippoRAG) जो मस्तिष्क की फाइलिंग प्रणाली की नकल करने की कोशिश करता है, वह पकड़ बनाने की शुरुआत कर रहा है, जो यह साबित करता है कि जैविक संरचनाओं की नकल करने से AI अव्यवस्थित, वास्तविक दुनिया की जानकारी को संभालने में अधिक स्मार्ट बन सकता है।

तकनीकी सारांश: मानव स्मृति और RAG प्रणालियों में हस्तक्षेप अंतराल (The Interference Gap)

समस्या विवरण (Problem Statement)

यह शोध पत्र एक महत्वपूर्ण सैद्धांतिक अंतराल को संबोधित करता है: मानव एपिसोडिक मेमोरी (episodic memory) और रिट्रिवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) प्रणालियों के बीच सिमेंटिक इंटरफेरेंस (semantic interference) के तहत रिट्रिवल प्रदर्शन की मात्रात्मक तुलना करने के लिए एक एकीकृत ढांचे का अभाव। जहाँ मानव स्मृति अनुसंधान लंबे समय से "फैन इफेक्ट" (जहाँ संबद्ध तथ्यों की संख्या बढ़ने के साथ रिट्रival सटीकता घट जाती है) और सीरियल पोजीशन प्रभावों को चित्रित करता आया है, वहीं RAG प्रणालियाँ भी समान विफलताओं (जैसे, "लॉस्ट इन द मिडल" और सिमेंटिक रूप से समान विचलित कारकों के साथ गिरावट) को प्रदर्शित करती हैं। अब तक किसी भी कार्य ने इन घटनाओं की सीधे तुलना करने के लिए एक साझा कम्प्यूटेशनल भाषा स्थापित नहीं की है। लेखक पूछते हैं: सिमेंटिक इंटरफेरेंस के तहत रिट्रिवल सटीकता की औपचारिक सीमाएँ क्या हैं, और वे मानव एपिसोडिक मेमोरी और RAG प्रणालियों के बीच कैसे भिन्न हैं?

कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखक एक एकीकृत सिग्नल डिटेक्शन थ्योरी (SDT) ढांचे का प्रस्ताव करते हैं जो रिट्रिवल को एक टारगेट मेमोरी ट्रेस और प्रतिस्पर्धी ट्रेसेज के बीच भेदभाव करने वाले कार्य के रूप में मॉडल करता है।

सैद्धांतिक मॉडल (Theoretical Model)

यह ढांचा डिस्क्रिमिनेबिलिटी ( $d'$ ) के आधार पर रिट्रिवल सटीकता को परिभाषित करता है, जो तीन प्राथमिक कारकों द्वारा नियंत्रित होता है:

फैन इफेक्ट (Fan Effect): एक संकेत (cue) से जुड़े संबंधों ( $f$ ) की संख्या। मॉडल एक लॉगरिदमिक (logarithmic) गिरावट का प्रस्ताव करता है: $\mu_T(f) = \mu_T^0 - \alpha \ln(f)$ । इस गिरावट की संवेदनशीलता $\alpha/\sigma$ के अनुपात द्वारा शासित होती है।
सीरियल पोजीशन (Serial Position): सूची की लंबाई ( $L$ ) के सापेक्ष एक आइटम की स्थिति ( $p$ ), जिसे प्राइमेसी ( $\beta_P$ ) और रिसेंसी ( $\beta_R$ ) बूस्ट के साथ मॉडल किया गया है।
प्रतिस्पर्धी घनत्व (Competitor Density): प्रतिस्पर्धी ट्रेसेज की संख्या ( $K$ ) और औसत समानता ( $\bar{s}$ ), जो $\gamma$ द्वारा स्केल किए गए पेनल्टी टर्म को पेश करती है।

परिणामी डिस्क्रिमिनेबिलिटी फंक्शन है:
$d'(f, p, L, K) = d'_0 - \frac{\alpha}{\sigma}\ln(f) - \gamma\sqrt{K\bar{s}} + \frac{1}{\sigma}[\beta_P e^{-\lambda_P p} + \beta_R e^{-\lambda_R (L-p)}]$

प्रयोगात्मक डिजाइन (Experimental Design)

अध्ययन मानव और मशीन दोनों के लिए पैरामीटर्स का अनुमान लगाने हेतु मैच किए गए व्यवहार संबंधी और कम्प्यूटेशनल प्रतिमानों (paradigms) का उपयोग करता है:

मानव व्यवहार संबंधी प्रयोग ( $N=112$ ): प्रतिभागियों ने व्यक्ति-स्थान (person-location) संबंधों को फैन स्तरों $\{1, 2, 4\}$ पर सीखा। एक डिस्ट्रैक्टर टास्क के बाद, उन्होंने रिकग्निशन टेस्ट (ओल्ड/न्यू जजमेंट और कॉन्फिडेंस रेटिंग के साथ) और सीरियल पोजीशन के माध्यम से क्यूड-रिकॉल टेस्ट किए।
RAG सिमुलेशन: समान संरचनात्मक बाधाओं के विरुद्ध तीन रिट्रिवर आर्किटेक्चर का मूल्यांकन किया गया:
- DPR (Dense Passage Retrieval): BERT का उपयोग करने वाला मानक बाय-एनकोडर।
- ColBERTv2: फाइन-ग्रेन्ड लेट-इंटरेक्शन मैचिंग।
- HippoRAG: एक संज्ञानात्मक रूप से प्रेरित सिस्टम जो स्पार्स एंटिटी इंडेक्सिंग और नॉलेज ग्राफ पर पर्सनलाइज्ड पेजरैंक का उपयोग करता है।
- नोट: RAG के लिए फैन स्तरों को $\{1, 2, 4, 8\}$ तक विस्तारित किया गया, जबकि थकान और सीलिंग/फ्लोर प्रभावों से बचने के लिए मानव परीक्षण को $\{1, 2, 4\}$ तक सीमित रखा गया।

सत्यापन (Validation)

लेखकों ने निम्नलिखित माध्यमों से अपने मॉडल का कड़ाई से सत्यापन किया:

पैरामीटर रिकवरी: सिंथेटिक डेटा जनरेशन ने सभी पैरामीटर्स के लिए उच्च पहचान क्षमता ( $r \geq .93$ ) की पुष्टि की।
मॉडल तुलना: लॉगरिदमिक फैन स्पेसिफिकेशन को पावर-लॉ विकल्प की तुलना में दृढ़ता से प्राथमिकता दी गई ( $\Delta BIC > 15$ )।
संवेदनशीलता विश्लेषण: इंटरफेरेंस सेंसिटिविटी पैरामीटर ( $\alpha/\sigma$ ) को सबसे सटीक रूप से अनुमानित पैरामीटर के रूप में पहचाना गया।

मुख्य परिणाम (Key Results)

1. इंटरफेरेंस सेंसिटिविटी ( $\alpha/\sigma$ )

मानव और RAG दोनों प्रणालियाँ बढ़ते फैन के साथ लॉगरिदमिक सटीकता गिरावट प्रदर्शित करती हैं, लेकिन गिरावट की दर काफी भिन्न है:

मानव: $\alpha/\sigma = 0.41$ (95% CI: [0.35, 0.47])
DPR: $\alpha/\sigma = 0.67$ (95% CI: [0.58, 0.76])
ColBERTv2: $\alpha/\sigma = 0.53$
HippoRAG: $\alpha/\sigma = 0.44$ (95% CI: [0.37, 0.51])

निष्कर्ष: मानव, मानक डेंस रिट्रिवल (DPR) की तुलना में मजबूती से कम इंटरफेरेंस-सेंसिटिव हैं। हालांकि, HippoRAG की संवेदनशीलता मानव के समान है और DPR से काफी बेहतर है, जो यह सुझाव देता है कि संज्ञानात्मक रूप से प्रेरित स्पार्स इंडेक्सिंग इंटरफेरेंस को कम करती है।

2. सीरियल पोजीशन प्रभाव ( $\beta_R/\beta_P$ )

रिसेंसी (recency) और प्राइमेसी (primacy) का अनुपात विशिष्ट रिट्रिवल डायनेमिक्स को प्रकट करता है:

मानव: $\beta_R/\beta_P = 1.43$ (रिसेंसी डोमिनेंस)।
DPR: $\beta_R/\beta_P = 0.52$ (प्राइमेसी डोमिनेंस, जो "लॉस्ट इन द मिडल" प्रभाव के अनुरूप है)।
HippoRAG: $\beta_R/\beta_P = 0.88$ (संतुलित, DPR की तुलना में मानव के अधिक करीब)।

निष्कर्ष: मानव एक मजबूत रिसेंसी प्रभाव प्रदर्शित करते हैं, जबकि मानक RAG प्रणालियाँ प्राइमेसी डोमिनेंस प्रदर्शित करती हैं। HippoRAG इस अंतर को आंशिक रूप से पाटता है लेकिन मानव रिसेंसी प्रोफाइल को पूरी तरह से दोहराने में विफल रहता है।

3. कॉम्पिटिटर सेंसिटिविटी ( $\gamma$ )

मानव: $\gamma = 0.021$
DPR: $\gamma = 0.058$
HippoRAG: $\gamma = 0.024$

निष्कर्ष: मानव, प्रतिस्पर्धी घनत्व (competitor density) से DPR की तुलना में काफी कम विचलित होते हैं। HippoRAG फिर से मानव के समान प्रदर्शन करता है, जिससे पता चलता है कि इसका रिट्रिवल गेटिंग या ग्राफ स्ट्रक्चर लो-कॉन्फिडेंस कॉम्पिटिटर्स को प्रभावी ढंग से दबा देता है।

योगदान (Contributions)

एकीकृत ढांचा: एक क्लोज्ड-फॉर्म SDT मॉडल जो मानव एपिसोडिक मेमोरी और RAG प्रणालियों दोनों पर लागू होता है, जिससे साझा पैरामीटर्स ( $\alpha/\sigma, \beta_R/\beta_P, \gamma$ ) के माध्यम से प्रत्यक्ष मात्रात्मक तुलना संभव होती है।
अनुभवजन्य लक्षण वर्णन (Empirical Characterization): पहला पैरामीटर-स्तरीय तुलनात्मक अध्ययन जो दिखाता है कि हालांकि दोनों प्रणालियाँ समान संरचनात्मक नियमों (लॉगरिदमिक फैन डिक्लाइन, पोजीशन-मॉड्यूलेटेड बाउंड्स) का पालन करती हैं, वे इंटरफेरेंस संवेदनशीलता के परिमाण में भिन्न हैं।
संज्ञानात्मक प्रेरणा का सत्यापन: प्रमाण कि HippoRAG, जो हिप्पोकैम्पल इंडेक्सिंग सिद्धांतों को लागू करता है, इंटरफेरेंस संवेदनशीलता को मानव-स्तर तक कम करता है, जो मानक डेंस रिट्रिवल के विपरीत है।
असत्य सिद्ध होने योग्य भविष्यवाणियाँ (Falsifiable Predictions): छह विशिष्ट भविष्यवाणियाँ जो मानव मेमोरी रिसर्च को AI मूल्यांकन से जोड़ती हैं, जिनमें रिएक्शन टाइम स्लोप, हिप्पोकैम्पल डैमेज के प्रभाव और फाइन-ट्यूनिंग का प्रभाव शामिल है।

महत्व और दावे (Significance and Claims)

यह शोध पत्र दावा करता है कि RAG और मानव स्मृति को एक साझा सिग्नल-डिटेक्शन समस्या के रूप में मानने से "मानव-समान" रिट्रिवल के अस्पष्ट दावों को ठोस, परीक्षण योग्य पैरामीटर लक्ष्यों में बदल दिया जाता है।

मैकेनिस्टिक अंतर्दृष्टि: लेखक सुझाव देते हैं कि मानव-DPR गैप (कम $\alpha/\sigma$ , रिसेंसी डोमिनेंस, कम $\gamma$ ) ज्ञात संज्ञानात्मक तंत्रों के अनुरूप है: एनकोडिंग स्पेसिफिसिटी (पैटर्न सेपरेशन के माध्यम से), टेम्पोरल कॉन्टेक्स्ट बाइंडिंग, और रिट्रिवल गेटिंग। हालांकि, वे स्पष्ट रूप से कहते हैं कि उनका व्यवहार संबंधी डेटा इन तंत्रों के बीच निर्णय लेने या गैर-मैकेनिस्टिक विकल्पों (जैसे डाइमेंशनलिटी या ट्रेनिंग फीडबैक में अंतर) को खारिज करने के लिए पर्याप्त नहीं है।
आर्किटेक्चरल निहितार्थ: परिणाम बताते हैं कि मानक RAG प्रणालियाँ उच्च इंटरफेरेंस से ग्रस्त हैं क्योंकि उनमें "स्लो" कंसोलिडेशन स्टेप (जैसा कि कॉम्प्लीमेंट्री लर्निंग सिस्टम थ्योरी में वर्णित है) की कमी है और वे डेंस एम्बेडिंग्स पर निर्भर हैं जो ओवरलैपिंग ट्रेसेज को पर्याप्त रूप से अलग नहीं करते हैं।
भविष्य की दिशा: यह ढांचा आर्किटेक्चर चयन के लिए एक मात्रात्मक दिशा-सूचक प्रदान करता है। यह तर्क देता है कि भविष्य के रिट्रिवर्स, जो स्पार्स इंडेक्सिंग और ऑफलाइन कंसोलिडेशन को शामिल करते हैं, उन्हें $\alpha/\sigma$ और $\gamma$ को मानव स्तर की ओर कम करने का लक्ष्य रखना चाहिए।

लेखक विनम्र रहते हुए नोट करते हैं कि हालांकि HippoRAG का प्रदर्शन आशाजनक है, यह स्पष्ट नहीं है कि इसकी सफलता जैविक प्रेरणा (हिप्पोकैम्पल इंडेक्सिंग) के कारण है या ग्राफ संरचना के कम्प्यूटेशनल लाभों के कारण। वे इन कारकों को अलग करने के लिए आगे के परीक्षण (जैसे, गैर-संज्ञानात्मक ग्राफ रिट्रिवर्स के विरुद्ध तुलना) का आह्वान करते हैं।