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9 कहानियांनवीनता
श्योर-रिज सीमित डेटा से कारण ग्राफ़ का अनुमान लगाने का एक तेज़ तरीका प्रस्तावित करता है
2026 असिलोमर सम्मेलन में स्वीकृत, एक पेपर श्योर-रिज का प्रस्ताव करता है, जो समान-विचरण रैखिक गाऊसी मॉडल में कारण-ग्राफ अनुमान के लिए एक बंद-रूप विधि है। लेखक कम छोटे-नमूने संरचनात्मक त्रुटि और सबसे तेज़ परीक्षण-बेसलाइन रनटाइम की रिपोर्ट करते हैं; स्रोत इन धारणाओं से परे प्रदर्शन स्थापित नहीं करता है।arxiv.orgनवीनता
जे-माइनर पेपर भाषा-मॉडल क्लासिफायर से निकाले गए निष्पादन योग्य निर्णय नियमों की रिपोर्ट करता है
शोधकर्ता जे-माइनर का वर्णन करते हैं, एक ऐसी विधि जो सुव्यवस्थित भाषा-मॉडल क्लासिफायर से आंतरिक संकेतों को निरीक्षण योग्य नियमों में परिवर्तित करती है, स्रोत निर्णयों के 98.3% तक पुनरुत्पादन और बहुत छोटे छात्र मॉडल में लगभग समान औसत कार्य सटीकता की रिपोर्ट करती है।arxiv.orgनवीनता
पेपर परीक्षण से एआई एजेंटों को कार्य के बीच में विशेष लोआरए एडेप्टर स्विच करने की सुविधा मिलती है
एक एकल-लेखक arXiv पेपर की रिपोर्ट है कि एक एजेंट को विशेष LoRA एडेप्टर के बीच स्विच करने के लिए एक उपकरण देने से उसे दो सिंथेटिक कोडिंग कार्यों को हल करने में मदद मिली और रिपोर्ट की गई क्षमता कर 18 गुना तक कम हो गई।arxiv.orgनवीनता
मल्टीसिगबर्ट कैंसर से बचने की भविष्यवाणी के लिए चिकित्सा पाठ और रोगी की समयसीमा को जोड़ता है
ईसीएमएल पीकेडीडी 2026 पेपर व्यक्तिगत ऑन्कोलॉजी जोखिम स्कोर का अनुमान लगाने के लिए कथा चिकित्सा रिपोर्ट, संरचित रिकॉर्ड और अस्थायी रोगी डेटा को मिलाकर मल्टीसिगबर्ट प्रस्तुत करता है। यह एक स्वतंत्र परीक्षण सेट पर 0.743 समवर्ती सूचकांक की रिपोर्ट करता है; स्रोत के पास कोई तुलनित्र परिणाम या नैदानिक-परिनियोजन साक्ष्य नहीं है।arxiv.orgनवीनता
DOW-KE AI मॉडल परतों में ज्ञान के संपादन के लिए प्रत्यक्ष अनुकूलन का प्रस्ताव करता है
एक arXiv पेपर पूर्ण फॉरवर्ड पास के माध्यम से मल्टी-लेयर मॉडल संपादन को अनुकूलित करने का प्रस्ताव करता है, जो छह मॉडल-डेटासेट सेटिंग्स में से पांच में परीक्षण किए गए तरीकों के बीच सबसे मजबूत संयुक्त परिणामों की रिपोर्ट करता है।arxiv.orgसुरक्षा
अध्ययन से पता चलता है कि सार्वजनिक ईईजी एनकोडर प्रतिकूल हमलों को निजी मॉडलों में स्थानांतरित कर सकते हैं
एक arXiv पेपर रिपोर्ट करता है कि सार्वजनिक रूप से जारी ईईजी एन्कोडर्स के माध्यम से उत्पन्न प्रतिकूल उदाहरण उनके पैरामीटर, आउटपुट या ग्रेडिएंट्स के प्रश्नों के बिना दुर्गम डाउनस्ट्रीम मॉडल को प्रभावित कर सकते हैं।arxiv.orgनवीनता
पेपर में मिस्टर डेक को 30-दिवसीय पुन: प्रवेश पूर्वानुमान के लिए प्रतिदिन मॉडल अस्पताल में रहने का प्रस्ताव दिया गया है
एक arXiv पेपर मिस्टर डेक का परिचय देता है, एक मॉडल जो कालानुक्रमिक क्रम में आंतरायिक छाती एक्स-रे निष्कर्षों के साथ दैनिक इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य-रिकॉर्ड अपडेट को जोड़ता है। लेखक दो एमआईएमआईसी डेटासेट पर अत्याधुनिक परिणामों की रिपोर्ट करते हैं, लेकिन आपूर्ति किया गया रिकॉर्ड नैदानिक परिनियोजन का कोई स्कोर या सबूत प्रदान नहीं करता है।arxiv.orgनवीनता
एक रिसाव-नियंत्रित बेंचमार्क संवेदनशील दस्तावेजों के एआई वर्गीकरण का परीक्षण करता है
एक नए बेंचमार्क का तर्क है कि दस्तावेज़-संवेदनशीलता क्लासिफायर तब अधिक सटीक दिखाई दे सकते हैं जब अवशिष्ट लेबल पाठ में लीक हो जाते हैं। अपने साफ किए गए 16,000-दस्तावेज़ कोष पर, बीईआरटी 89.14% सटीकता तक पहुंच गया, जबकि लॉजिस्टिक रिग्रेशन ने एक सस्ता विकल्प पेश किया।arxiv.orgनवीनता
डेटा-डीपीओ पेपर फ़ाइन-ट्यूनिंग डेटा के लक्ष्य-मॉडल-जागरूक चयन का प्रस्ताव करता है
एक arXiv पेपर डेटा-डीपीओ का परिचय देता है, जो संक्षिप्त प्रशिक्षण जांच के दौरान लक्ष्य मॉडल की प्रतिक्रियाओं का उपयोग करके पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग उदाहरणों का चयन करता है। लेखक मौजूदा चयन विधियों और विज़न-फ्लान और एलएलएवीए-सीओटी पर पूर्ण-डेटा प्रशिक्षण की तुलना में बेहतर परिणामों की रिपोर्ट करते हैं, लेकिन रिकॉर्ड में प्रभाव आकार या स्वतंत्र सत्यापन का अभाव है।arxiv.org
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