लेखकों द्वारा समीक्षा किए गए पेपर

इस पेज के हर पेपर के लिए कम से कम एक मूल लेखक ने हमारी आसान व्याख्या देखी और उस पर प्रतिक्रिया दी है—या तो यह पुष्टि की कि वह सटीक है, या सुधार माँगे जिन्हें हमने लागू किया। समर्थन का मतलब यह नहीं कि लेखक हर वाक्य को औपचारिक रूप से मंज़ूरी देते हैं, लेकिन इसका मतलब है कि व्याख्या उन लोगों की नज़र से गुज़री है जिन्होंने पेपर लिखा है।

लेखकों द्वारा समीक्षा किए गए 943 पेपर · 231–240 / 943

🤖 machine learning

Deterministic Decisions for High-Stakes AI. A Zero-Egress Pipeline with the Deployability of RAG and the Accuracy of Machine Learning

यह शोध पत्र ज़ीरो-शॉट (zero-shot) एलएलएम (LLM) शैक्षिक सलाहकारों में "हस्तक्षेप पूर्वाग्रह" (intervention bias) की पहचान और मात्रा निर्धारित करता है, जो एक इष्टतम ओरेकल (optimal oracle) की तुलना में त्रुटिपूर्ण रूप से अनावश्यक कार्यों की सिफारिश करते हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि डिसीजन ट्रांसफॉर्मर (Decision Transformers) या एक्सजीबूस्ट (XGBoost) का उपयोग करके सुपरवाइज्ड पॉलिसी लर्निंग (supervised policy learning), इस पूर्वाग्रह को प्रभावी ढंग से समाप्त करती है और उच्च सटीकता तथा कम-विलंबता (low-latency) वाले निर्णय प्राप्त करती है जो उच्च-जोखिम वाले परिनियोजन (high-stakes deployment) के लिए उपयुक्त हैं।

Craig Atkinson2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

💬 NLP

How Far Can You Get Without a GPU? A Systematic Benchmark of Lightweight Hallucination Detection Across Question Answering, Dialogue, and Summarisation

यह शोध पत्र प्रश्नोत्तर (QA), संवाद और सारांशीकरण कार्यों में पांच हल्के, CPU-व्यवहार्य मतिभ्रम (hallucination) पहचान विधियों का व्यवस्थित रूप से बेंचमार्किंग करता है, जिससे यह पता चलता है कि प्रदर्शन अत्यधिक कार्य-निर्भर है, जिसमें एन्सेम्बल विधियाँ QA में उत्कृष्ट हैं, NLI डिटेक्टर संवाद में अग्रणी हैं, और सभी दृष्टिकोण सारांशीकरण पर महत्वपूर्ण रूप से विफल रहते हैं।

Kriti Faujdar, Smit Kadvani2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

💬 NLP

Evidence-Informed LLM Beliefs for Continual Scientific Discovery

यह शोध पत्र एलएलएम (LLM) के साथ निरंतर वैज्ञानिक खोज के लिए एक साक्ष्य-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो स्थिर बेयसियन सरप्राइज (Bayesian surprise) को गैर-स्थिर, विश्वास-अपडेटेड सरप्राइज़ल (belief-updated surprisal) से प्रतिस्थापित करता है और स्पूरियस रिवॉर्ड्स (spurious rewards) को समाप्त करने के लिए फ़िल्टरिंग और विविधता अधिकतमकरण का उपयोग करता है, जिससे कई डोमेन में परिकल्पना अन्वेषण में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Dhruv Agarwal, Reece Adamson, Andrew McCallum, Peter Clark, Ashish Sabharwal, Bodhisattwa Prasad Majumder2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

💬 NLP

SurrogateShield: Beyond Redaction for High-Utility, Privacy-Preserving LLM Interactions

SurrogateShield एक क्लाइंट-साइड प्रॉक्सी है जो पता लगाए गए PII (व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी) को ट्रांसमिशन से पहले स्थानीय रूप से उत्पन्न, टाइप-संगत सरोगेट मानों (surrogate values) से बदलकर और प्रतिक्रियाओं में मूल मानों को पुनर्स्थापित करके गोपनीयता-संरक्षण वाले LLM इंटरैक्शन को बढ़ाता है, जिससे वास्तविक PII के प्रदर्शन को समाप्त किया जाता है और पारंपरिक रेडैक्शन (redaction) विधियों की तुलना में सिमेंटिक उपयोगिता (semantic utility) में महत्वपूर्ण सुधार किया जाता है।

Sherwin Vishesh Jathanna2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

🔢 mathematics

An entropic analogue of the MMS conjecture

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि शून्य योग वाली $n$ वास्तविक संख्याओं के किसी भी मल्टीसेट (multiset) के लिए, $k$ यादृच्छिक रूप से चुने गए तत्वों के योग की शैनन एंट्रॉपी (Shannon entropy), माध्य $k/n$ वाले एक बर्नौली यादृच्छिक चर (Bernoulli random variable) की एंट्रॉपी से निम्न स्तर पर बद्ध है, जो एक तीक्ष्ण परिणाम प्रस्तुत करता है जो मैनिकम-मिक्लोस-सिंगी अनुमान (Manickam-Miklós-Singhi conjecture) के एंट्रॉपी संबंधी अनुरूप के रूप में कार्य करता है।

Jianhang Ai, Ondřej Kuželka, Christos Pelekis2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

💻 computer science

Early Warning Signals for OpenVLA Failure under Visual Distribution Shift

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि OpenVLA के आंतरिक फीडफॉरवर्ड एक्टिवेशन्स (feedforward activations) पर प्रशिक्षित हल्के प्रोब्स (lightweight probes), बिना मूल पॉलिसी में किसी बदलाव के, ऑक्लूजन (occlusion) जैसे विजुअल डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट के कारण होने वाली निकट-अवधि की कार्य विफलताओं की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी कर सकते हैं और उच्च सटीकता प्राप्त कर सकते हैं।

Dipesh Tharu Mahato, Rachel Ren2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

📊 statistics

Robust Regularised M-Estimators for High-Dimensional Regression with Heavy-Tailed and Skewed Errors

यह शोध पत्र उच्च-आयामी प्रतिगमन (high-dimensional regression) के लिए रोबस्ट रेगुलराइज्ड एम-एस्टिमेटर्स (robust regularised M-estimators) के एक वर्ग को प्रस्तुत करता है जो न्यूनतम मोमेंट स्थितियों (finite $\alpha > 1$ ) के तहत इष्टतम अभिसरण दर (optimal convergence rates) और वेरिएबल सिलेक्शन कंसिस्टेंसी (variable selection consistency) प्राप्त करता है, और भारी-पूंछ वाले (heavy-tailed), विषम (skewed) या संदूषित (contaminated) त्रुटियों के मामले में सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के जीनोमिक अनुप्रयोगों दोनों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mazona Victor, Vincent Odiaka, Gabriel O. Obadina2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

📄 earth_science

Modeling Soil Volumetric Water Content Based on Climatic Factors in the Tripoli Region (Libya) Using Multiple Linear Regression

यह अध्ययन 2001 से 2024 तक के डेटा के बहु-रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण (multiple linear regression analysis) का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करता है कि वर्षा त्रिपोली, लीबिया में मिट्टी की आयतनी जल सामग्री (soil volumetric water content) को सकारात्मक रूप से प्रभावित करने वाला सबसे महत्वपूर्ण जलवायु कारक है, जबकि सापेक्ष आर्द्रता एक सकारात्मक सहसंबंध दिखाती है और मृदा तापमान एक विपरीत संबंध प्रदर्शित करता है।

Amel Saad Ashargawi, Haifa BEN MILOUD2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

🔬 physics

A Causal Memory-Kernel Response Framework for Weak-Field Gravity: Trace Projection, Local Limits, and Phenomenological Constraints

यह शोध पत्र एक नियंत्रित निम्न-ऊर्जा कारण मेमरी-कर्नेल ढांचे (constrained low-energy causal memory-kernel framework) का प्रस्ताव करता है जो कमजोर-क्षेत्र गुरुत्वाकर्षण के लिए है, जो ऐतिहासिक निर्भरता और मेमरिस्टिव जैसी संरचनाओं को शामिल करने के लिए पूर्ण टेंसर प्रतिक्रियाओं से स्केलर ट्रेस प्रक्षेपों (scalar trace projections) को अलग करता है, जबकि मानक सामान्य सापेक्षता की सीमाओं और घटनात्मक अवलोकन संबंधी सीमाओं के अनुरूप बना रहता है।

Mingde Yang2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

🧬 biology

Residual Body-Mass Dependence in VO₂peak Normalization: Comparison of Ratio Scaling, Allometric Modeling, and Regression–Residual Methods

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ शिखर ऑक्सीजन उपभोग (VO₂peak) का पारंपरिक अनुपात स्केलिंग शरीर के द्रव्यमान पर महत्वपूर्ण अवशिष्ट निर्भरता बनाए रखता है, वहीं रिग्रेशन-रेसिडुअल सामान्यीकरण इस पूर्वाग्रह को प्रभावी ढंग से समाप्त करता है, जो विविध शरीर के आकार के अनुसार एरोबिक क्षमता को समायोजित करने के लिए अनुपात स्केलिंग और पारंपरिक एलोमेट्रिक मॉडलिंग दोनों की तुलना में एक बेहतर विकल्प प्रदान करता है।

Thomas Fahey, Miguel Rivera2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ

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