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समाचार संग्रह
एआई समाचार संग्रह — पेज 186
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और कहानियाँ
9 कहानियांनवीनता
Code agents lose reliability when code is rewritten without changing its meaning, study finds
An arXiv preprint reports that code agents can perform differently on semantically equivalent codebases, with effects varying by model, agent framework and benchmark.arxiv.orgनवीनता
Enhanced Fuzzy Logic Model for Power Transformer Fault Diagnosis Using IEEE Key Gas Method Improvements
This study presents an enhanced model combining Fuzzy Logic with the IEEE Key Gas Method (FL-KGM) that introduces refined membership functions, optimized fuzzy rule sets, and a novel separation of CO and CO2 to eliminate diagnostic inconsistencies.arxiv.orgनवीनता
New preprint reports gains from looped language models in multi-step tool calling
An arXiv study evaluates looped and conventional language models on three tool-calling benchmarks, reporting stronger results on workflows that require multiple dependent API calls and a potentially more efficient adaptive-computation approach.arxiv.orgनवीनता
Adversarial Review tests structured disagreement for agentic code review
A new arXiv paper proposes a three-agent code-review protocol in which a reviewer evaluates an agent’s code and a critic audits that review before edits are made. The authors report improved benchmark results over tested baselines, while also identifying false consensus as a failure mode.arxiv.orgनवीनता
ArXiv अध्ययन में LoRA अनुकूलन से बड़े पैमाने पर रोमन उर्दू घृणा-भाषण लाभ की रिपोर्ट दी गई है
एक arXiv प्रीप्रिंट रोमन उर्दू में घृणा-भाषण का पता लगाने के लिए शून्य-शॉट और पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग की तुलना करता है। लेखकों की रिपोर्ट है कि LoRA अनुकूलन ने 72,000 से अधिक एनोटेटेड टिप्पणियों वाले कॉर्पस पर F1 प्रदर्शन को 0.56 से बढ़ाकर 0.93 से ऊपर कर दिया है।arxiv.orgसुरक्षा
Preliminary FraudBench test finds banking agents vulnerable to adaptive fraud
An arXiv paper introduces FraudBench, a benchmark for testing whether tool-using banking agents can detect fraud that unfolds across conversations. In a preliminary single-trial evaluation, four agents scored 49% to 65% on attack security.arxiv.orgनवीनता
Apple researchers report scaling law for training models with scarce data
A study of more than 2,000 language-model training runs says scarce target data can be repeated 15–20 times in mixtures, with the best rate varying by scale and compute.machinelearning.apple.comनवीनता
Apple Researchers Propose Lexical Substitutions to Improve Multilingual Model Training
Apple researchers describe LINK, a pretraining intervention that replaces selected English words with word-level translations from a target language. The paper reports improvements across eight languages and five model sizes, including up to a twofold speedup in reaching equivalent downstream performance.machinelearning.apple.comनीति
Position paper calls for certification before AI agents make market decisions
A position paper reports tacit collusion by DeepSeek-R1 agents in a simulated Bertrand pricing market, even after human prompts against collusion. It argues that observed-behavior certification should precede deployment of reasoning agents in economic markets; the evidence and safeguards remain preliminary.arxiv.org
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