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सत्यापित सोर्सिंग
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सादा अंग्रेजी
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कोई भराव नहीं
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9 कहानियांनवीनता
अलाइनमेंट इज़ ऑल यू नीड: जनरल ऑडियो-लैंग्वेज मॉडल के लिए इंस्ट्रक्शन-फ्री ट्रेनिंग
मल्टीमोडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल (MLLMs) को प्रशिक्षित करने का एक नया दृष्टिकोण व्यापक कार्य-विशिष्ट पर्यवेक्षण की आवश्यकता को समाप्त करता है।arxiv.orgसुरक्षा
क्या LLM टेक्स्ट से आगे सुरक्षित हैं: क्या इमोजी सुरक्षा मूल्यांकन में कमियों को उजागर करते हैं
यह कार्य बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के सुरक्षा मूल्यांकन में कमियों के लिए एक परीक्षण मामले के रूप में इमोजी-संवर्धित संकेतों की जांच करता है।arxiv.orgउद्यम
सर्च और CRM को जोड़ना: ग्राहक पुनः-जुड़ाव के लिए AI उत्पाद अनुसंधान एजेंटों को उत्पादन में लाना
आधुनिक ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म अक्सर खोज, सिफ़ारिश, वैयक्तिकरण और CRM प्रणालियों को स्वतंत्र रूप से संचालित करते हैं, जिससे सक्रिय ग्राहक पुनः-जुड़ाव के अवसर सीमित हो जाते हैं।arxiv.orgनवीनता
नया बेंचमार्क दिखाता है कि वियतनाम का परीक्षा रुब्रक भाषा मॉडल की रैंकिंग को बदल सकता है
एक पेपर THPT-Ladder पेश करता है, जो एक 632-आइटम बेंचमार्क है जो भाषा मॉडल पर वियतनाम की 2025 राष्ट्रीय परीक्षा ग्रेडिंग योजना को लागू करता है और मानक आनुपातिक-सटीकता माप से काफी भिन्न स्कोर की रिपोर्ट करता है।arxiv.orgनवीनता
नेटफ्लिक्स पेपर अनुशंसा स्पष्टीकरणों का मूल्यांकन करने वाले एलएलएम न्यायाधीशों के लिए एक जीवनचक्र की रूपरेखा प्रस्तुत करता है
एक arXiv पेपर में बताया गया है कि कैसे नेटफ्लिक्स ने पांच सप्ताह के ए/बी टेस्ट में लाखों सदस्यों को शामिल करते हुए अनुशंसा स्पष्टीकरण, रिपोर्टिंग देखने और जुड़ाव लाभ के लिए एलएलएम जज का निर्माण, तैनाती और लगातार निगरानी की।arxiv.orgनवीनता
सर्वेक्षण स्व-विकसित एआई एजेंटों को गतिशील ग्राफ़ परिवर्तनों के रूप में प्रस्तुत करता है
एक नया arXiv सर्वेक्षण एक एआई एजेंट की यादों, उपकरणों, कौशल, वर्कफ़्लो और रिश्तों को एक ग्राफ़ के रूप में देखने का प्रस्ताव करता है जो समय के साथ बदलता है, और ग्राफ़-जागरूक मूल्यांकन और शासन की मांग करता है।arxiv.orgनवीनता
FACET proposes an environment-grounded method for training terminal agents
A new arXiv preprint presents FACET, a framework for generating executable terminal tasks whose instructions, environments, solutions and verifiers are designed to remain consistent.arxiv.orgनवीनता
SESSE proposes structured decomposition to make LLM judging more auditable
An arXiv preprint introduces SESSE, a training-free framework that breaks an LLM judge’s preference into sub-questions. The authors report near-parity with a chain-of-thought baseline on 1,000 RewardBench examples and criterion-level vote records; generalization, cost, and independent validation remain open questions.arxiv.orgनवीनता
IBM team reports AI-written adapters bring thousands of Hugging Face models to Spyre
An IBM Spyre team says coding agents helped create 13 runtime adapters that covered 7,960 of the 10,000 most-downloaded Hugging Face embedding models in its target set, with 6,804 passing end-to-end tests on Spyre. The team says human debugging remained essential.pytorch.org
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