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और कहानियाँ
9 कहानियांसुरक्षा
एसईएजी पेपर आरएजी क्वेरीज़ के बाहरी एलएलएम तक पहुंचने से पहले संवेदनशील संस्थाओं को उपनाम देने का प्रस्ताव करता है
arXiv पर पोस्ट किया गया एक प्रीप्रिंट एक ऐसे ढांचे का वर्णन करता है जो प्रश्नों में संवेदनशील नामों को स्वैप करता है और उन्हें तीसरे पक्ष के मॉडल पर भेजने से पहले उपनामों के लिए दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करता है। लेखक अपने एंड-टू-एंड उपयोगकर्ता मीट्रिक पर 80% से अधिक सटीकता की रिपोर्ट करते हैं, और तीन छोटे मॉडलों में 74.91% और 77.83% के बीच पूर्ण-छिपाव दर की रिपोर्ट करते हैं।arxiv.orgनवीनता
CABS+ पेपर 27 डेटासेट में सस्ते, तेज़ मॉडल के विलय की रिपोर्ट करता है
arXiv पर पोस्ट किया गया एक प्रीप्रिंट CABS+ का वर्णन करता है, जो एक मॉडल-मर्जिंग विधि है जो ग्रिड खोज को ग्रेडिएंट-मुक्त गुणांक खोज से बदल देती है। लेखक दो बेसलाइनों पर दोहरे अंकों के प्रदर्शन लाभ की रिपोर्ट करते हैं, एक बेसलाइन की जीपीयू मेमोरी के एक चौथाई के तहत, और दूसरे बेसलाइन की तुलना में लगभग 4x स्पीडअप।arxiv.orgनवीनता
Paper Proposes Retrieved "Lessons" to Improve Spatial Reasoning in Frozen Vision-Language Models
An arXiv preprint describes Spatial Memory Agent, which stores verified experience as text lessons retrieved at inference time, claiming gains across five spatial benchmarks and four vision-language models without changing model weights. It is under review; its abstract names no benchmarks, base models, or margins.arxiv.orgनवीनता
PROVE-RT Paper Reports 44.7% Success Generating Machine-Checked Real-Time Proofs
An arXiv preprint presents PROVE-RT, which uses retrieval and staged prompting to make large language models write PROSA/ROCQ proof scripts for real-time schedulability analysis. The authors report a 44.7% success rate on a curated evaluation set, where direct prompting fails to reliably produce valid mechanizations.arxiv.orgनीति
Working Paper Asks Whether India's Consumer Law Can Cover AI Harms
A new arXiv working paper argues India's Consumer Protection Act, 2019 is broad enough to reach AI-related harms in principle, but that proving causation and assigning blame across the AI supply chain remain unresolved. Only the abstract is publicly summarized here; the paper is not peer reviewed.arxiv.orgनवीनता
एप्पल पेपर कम प्रभाव वाले डेटा को छोड़कर सस्ती मशीन अनलर्निंग का प्रस्ताव करता है
Apple मशीन लर्निंग रिसर्च पेपर का तर्क है कि हटाने के अनुरोध में प्रत्येक डेटा बिंदु को सक्रिय निष्कासन की आवश्यकता नहीं है। भाषा और दृष्टि कार्यों में प्रभाव कार्यों का उपयोग करते हुए, लेखकों का कहना है कि कम प्रभाव वाले उदाहरणों को भूल सेट से हटाया जा सकता है, जिससे अनसीखने की गणना में लगभग 50 प्रतिशत तक की कटौती हो सकती है।machinelearning.apple.comनवीनता
ऑटोवर्ल्डमॉडल-बेंच परीक्षण करती है कि क्या कोडिंग एजेंट विश्व मॉडल में सुधार कर सकते हैं
एक नया arXiv प्रीप्रिंट आठ गेम परिवेशों में ओपन-एंडेड विश्व-मॉडल शोधकर्ताओं के रूप में कोडिंग एजेंटों के मूल्यांकन के लिए एक बेंचमार्क पेश करता है, जो 64 में से 63 सत्रों में सुधार की रिपोर्ट करता है।arxiv.orgनवीनता
डिस्ट्रीबर्ड पेपर बायेसियन मॉडल प्रायर के लिए साहित्य-आधारित एआई एजेंटों का वर्णन करता है
एक arXiv प्रीप्रिंट डिस्ट्रिबर्ड प्रस्तुत करता है, एक बहु-एजेंट एप्लिकेशन जो वैज्ञानिक साहित्य की खोज करता है, रिपोर्ट किए गए पैरामीटर मानों को निकालता है, और बायेसियन मॉडल अंशांकन के लिए ट्रेस करने योग्य पूर्व वितरण का निर्माण करता है।arxiv.orgनवीनता
शोधकर्ताओं ने बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल व्याख्या के लिए ओमनीलेंस का परिचय दिया
एक नया arXiv पेपर ओमनीलेंस का वर्णन करता है, जो संपूर्ण बड़े भाषा मॉडल में आंतरिक संकेतों की जांच करने और यह पहचानने के लिए एक कम लागत वाली विधि है कि व्यवहार कहां दिखाई देते हैं बनाम कहां हस्तक्षेप काम करते हैं।arxiv.org
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