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cs.AI

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🤖 machine learning

Detect by Yourself: Self-Designing Agentic Workflows for Few-Shot Graph Anomaly Detection

यह शोध पत्र SignGAD का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो फिक्स्ड पाइपलाइनों और फ्यू-शॉट ग्राफ विसंगति पहचान (few-shot graph anomaly detection) में कमजोर साक्ष्य की सीमाओं को संबोधित करता है, जिसे एक स्व-डिज़ाइनिंग एजेंटिक वर्कफ़्लो के रूप में पुनर्गठित किया गया है जो अनुकूलतम एन्कोडिंग और डिटेक्टरों का गतिशील रूप से चयन करता है और सीमित पर्यवेक्षण के तहत विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए एक गार्डेड रिफिट रणनीति का उपयोग करता है।

Tairan Huang, Qiang Chen, Yili Wang, Yueyue Ma, Changlong He, Xiu Su, Yi Chen2026-05-28
🤖 machine learning

Balancing Fidelity and Diversity in Diffusion Models via Symmetric Attention Decomposition: Hopfield Perspective

यह शोध पत्र ट्रांसफार्मर अटेंशन को एक एसोसिएटिव मेमोरी के रूप में अभिलक्षित करके, इसे सममित (symmetric) और विषम-सममित (skew-symmetric) घटकों में विघटित करके हॉपफील्ड-शैली के स्थिरता मापों को व्युत्पन्न करने और जनरेशन की गुणवत्ता एवं विविधता को संतुलित करने के लिए विषम-सममित परिसंचरण (skew-symmetric circulation) को नियंत्रित करने के माध्यम से डिफ्यूजन मॉडल्स में फिडेलिटी-डाइवर्सिटी ट्रेड-ऑफ को नियंत्रित करने की एक विधि प्रस्तावित करता है।

Hyunmin Cho, Woo Kyoung Han, Kyong Hwan Jin2026-05-28
🧬 biology

BIRDS: Characterizing and Understanding Biodiversity Impact of Large Language Model Serving

यह शोध पत्र BIRDS को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो अनुरोध-स्तर की कार्यात्मक इकाइयों को परिभाषित करके और पारिस्थितिक ट्रेडऑफ़्स को प्रकट करने तथा गुणवत्ता-जागरूक सर्विंग रणनीतियों को सूचित करने के लिए एक क्वालिटी-नॉर्मलाइज्ड बायोडायवर्सिटी इम्पैक्ट मीट्रिक को परिभाषित करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल सर्विंग के जैव विविधता प्रभावों को परिमाणित करता है।

Tianyao Shi, Yi Ding2026-05-28
🤖 AI

Diffusion-Based Ukrainian Handwritten Text Generation with Cross-Domain Style Transfer

यह शोध पत्र एक बड़े पैमाने पर लेखक-लेबल वाले डेटासेट का निर्माण करके यूक्रेनी हस्तलिखित पाठ संसाधनों की कमी को संबोधित करता है और यह प्रदर्शित करता है कि मूल रूप से लैटिन लिपियों पर प्रशिक्षित एक डिफ्यूजन-आधारित मॉडल, क्रॉस-डोमेन और फ्यू-शॉट ट्रांसफर के माध्यम से, सुपाठ्य और शैली-सुसंगत सिरिलिक पाठ उत्पन्न करने के लिए सफलतापूर्वक सामान्यीकरण कर सकता है।

Andrii Ahitoliev, Pavlo Berezin2026-05-28
🤖 AI

Grimlock: Guarding High-Agency Systems with eBPF and Attested Channels

ग्रिमलॉक (Grimlock) एक एजेंट गार्ड सिस्टम है जो मल्टी-क्लाउड वातावरणों में उच्च-एजेंसी वाले एजेंटिक वर्कफ़्लो को सुरक्षित करता है, जो उपयोगकर्ता द्वारा लिखे गए ऑर्केस्ट्रेशन कोड में संशोधन की आवश्यकता के बिना सैंडबॉक्स के बीच पारदर्शी, ऑडिट करने योग्य और न्यूनतम-विशेषाधिकार प्राप्त संचार को लागू करने के लिए eBPF ट्रैफ़िक इंटरसेप्शन और TLS 1.3 अटेस्टेशन का लाभ उठाता है।

Qiancheng Wu, Wenhui Zhang, Gan Fang, Sheng Mao, Biao Gao, David Levitsky, Shawna Murphy Butterworth, Rob Cameron2026-05-28
💬 NLP

Grounded Cache Routing for Retrieval-Augmented Generation: When Is It Safe to Reuse an Answer?

यह शोध पत्र GroundedCache का प्रस्ताव करता है, जो एक साक्ष्य-सत्यापित (evidence-validated) रूटिंग तंत्र है जो चार समवर्ती सुरक्षा द्वारों (safety gates) को लागू करके रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन में कैश किए गए उत्तरों के सुरक्षित पुन: उपयोग को सुनिश्चित करता है, जिससे विविध वर्कलोड्स में असुरक्षित-सर्व दरों (unsafe-served rates) को समाप्त करते हुए बेसलाइन लेटेंसी के करीब विलंबता बनाए रखी जाती है।

Syed Huma Shah (Duke University)2026-05-28
🤖 AI

On the Origin of Synthetic Information by Means of Steganographic Inheritance

यह शोध पत्र एक स्टेग्नोग्राफिक विरासत तंत्र का प्रस्ताव करता है जो एआई द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक सूचना में अदृश्य रूप से पता लगाने योग्य वंशावली लक्षणों को समाहित करता है, जिससे संरचनात्मक या अर्थ संबंधी संशोधनों के बावजूद इसके विकासवादी इतिहास और पैतृक संबंधों का पुनर्निर्माण संभव हो पाता है।

Ching-Chun Chang, Isao Echizen2026-05-28
🤖 machine learning

Detection Without Correction: A Two-Parameter Decomposition of Multi-Stage LLM Pipelines

यह शोध पत्र मल्टी-स्टेज LLM पाइपलाइनों के डिटेक्शन (पहचान) और कंडीशनल जनरेशन (सशर्त पीढ़ी) निर्णयों में दो-पैरामीटर अपघटन का प्रस्ताव करता है, जो "डिटेक्शन विदाउट करेक्शन" (सुधार के बिना पहचान) को प्राथमिक विफलता मोड के रूप में पहचानता है जो विविध मॉडलों, बेंचमार्क और विधियों में पहेलीनुमा प्रदर्शन पठारों और उलटफेरों की व्याख्या करता है।

Prashanti Nilayam, Kiran Ramanna, Prashil Tumbade2026-05-28
🤖 AI

DynaSchedBench: Calibrated Dynamic Scheduling Benchmarks and Observability Paradox in LLM-based Scheduling Agents

यह शोध पत्र DynaSchedBench प्रस्तुत करता है, जो डायनेमिक फ्लेक्सिबल जॉब शॉप शेड्यूलिंग के लिए एक कैलिब्रेटेड बेंचमार्किंग फ्रेमवर्क है जो अनुक्रमिक इवेंट-स्पेस कैलिब्रेटर (Sequential Event-Space Calibrator) का उपयोग करके कठोरता से नियंत्रित इंस्टेंस उत्पन्न करता है, जो एक "ऑब्जर्वेबिलिटी पैराडॉक्स" (Observability Paradox) को उजागर करता है जहाँ पूर्ण सूचना तक पहुँच और टूल-संवर्धन अक्सर LLM-आधारित एजेंट के प्रदर्शन को कम कर देते हैं, जिससे वे मजबूत डिस्पैचिंग बेसलाइनों की तुलना में कम प्रदर्शन करते हैं।

Shijie Cao, Yuan Yuan, Jing Liu2026-05-28
🤖 AI

Why LLMs Fail at Causal Discovery and How Interventional Agents Escape

यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि एक कर्नेल ऑब्स्ट्रक्शन थ्योरम (kernel obstruction theorem) के कारण सुपरवाइज्ड और प्रेफरेंस-आधारित शिक्षण विधियाँ कॉज़ल डिस्कवरी (causal discovery) में मौलिक रूप से विफल रहती हैं, और एजेंटिक कॉज़ल बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन (A-CBO) को एक प्रमाणित रूप से अभिसारी (provably convergent) विकल्प के रूप में प्रस्तावित करता है जो मौजूदा बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए एक बाहरी बेयसियन लूप के भीतर एक इंटरवेंशनल ओरकल (interventional oracle) के रूप में एक फ्रोजन लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करता है।

Amartya Roy, Sonali Parbhoo2026-05-28