💰 quantitative finance

AI-Driven Alpha Decay: Algorithmic Homogenization, Reflexive Signal Erosion, and the Paradox of Intelligent Markets

यह शोधपत्र तर्क देता है कि निवेश रणनीतियों में एआई (AI) का व्यापक प्रसार सिग्नल समरूपीकरण (signal homogenization) और त्वरित क्षय (accelerated decay) का एक आत्म-विनाशकारी चक्र बनाता है, जो अंततः बेहतर मूल्य खोज (price discovery) के बावजूद अतिरिक्त रिटर्न को कम करता है, विलुप्ति प्रपातों (extinction cascades) को प्रेरित करता है और प्रणालीगत भंगुरता को बढ़ाता है।

Shuchen Meng, Xupeng Chen2026-05-26
🤖 AI

In Search of the Ingredients of Open-Endedness: Replicating Picbreeder with Large Vision-Language Models

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि क्या बड़े विजन-लैंग्वेज मॉडल (VLMs), मानव-संचालित पिकब्रीडर (Picbreeder) प्रयोगों में देखे गए मुक्त-अंत वाले, रचनात्मक अन्वेषण की नकल कर सकते हैं, और यह पाता है कि हालांकि VLMs विशिष्ट आउटपुट उत्पन्न करते हैं, लेकिन जनरेटिव क्षमता के अंतर को बेहतर ढंग से समझने और संभावित रूप से उसे पाटने के लिए एक्सप्लोरेटरी नॉइज़ (exploratory noise), व्यवहार संबंधी विविधता और मेमोरी जैसे तंत्रों को शामिल करना आवश्यक है।

Sam Earle, Kay Arulkumaran, Andrew Dai, Akarsh Kumar, Julian Togelius, Sebastian Risi2026-05-26
🤖 AI

Confidence Calibration in Large Language Models

यह शोध पत्र एक पूर्व-पंजीकृत अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में समग्र रूप से अति-आत्मविश्वास की प्रवृत्ति होती है, जो एक 'हार्ड-ईज़ी' प्रभाव द्वारा नियंत्रित होती है जहाँ कठिन कार्यों पर अति-आत्मविश्वास चरम पर होता है जबकि सरल कार्यों पर अल्प-आत्मविश्वास होता है, जिससे विभिन्न कठिनाई स्तरों पर अंशांकन (कैलिब्रेशन) के आकलन के लिए लाइफइवल (LifeEval) बेंचमार्क का विकास होता है।

Noam Michael, Daniel BenShushan, Jacob Bien, Don A. Moore2026-05-26
🤖 AI

VineLM: Trie-Based Fine-Grained Control for Agentic Workflows

VineLM एक वर्कफ़्लो मैनेजर है जो संभव निष्पादनों (executions) को एक एनोटेटेड ट्राइ (annotated trie) के रूप में प्रस्तुत करके और व्यापक ऑफलाइन प्रोफाइलिंग के बिना लागत-विलंबता-सटीकता (cost-latency-accuracy) फ्रंटियर को अनुकूलित करने के लिए कैस्केड प्रोफाइलिंग के साथ चेकपॉइंटिंग का उपयोग करके एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए सूक्ष्म, गतिशील मॉडल चयन को सक्षम बनाता है।

Nikos Pagonas, Matthew Lou, Tianyi Peng, Dan Rubenstein, Kostis Kaffes2026-05-26
📈 economics

Agent-Facing Information Design in LLM Tool Registries

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि निर्मित दावों के बजाय कानूनी अतिशयोक्ति (legal puffery), एलएलएम (LLM) टूल चयन में पूर्वाग्रह का प्राथमिक चालक है, जो यह दर्शाता है कि वर्तमान प्रकटीकरण विधियाँ विफल हो रही हैं और एक रजिस्ट्री-लेयर डिज़ाइन का प्रस्ताव देता है जो एजेंट जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए संरचित क्षमता विवरणों को मार्केटिंग कॉपी से अलग करता है।

Haochuan Kevin Wang2026-05-26
🤖 AI

Artificial Effort

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि प्रयोगात्मक अर्थशास्त्र में उपयोग किए जाने वाले अधिकांश मानक वास्तविक-प्रयास कार्यों (real-effort tasks) को अब विभिन्न लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स द्वारा सटीक और सस्ते में हल किया जा सकता है, जिससे उन अनसुपरवाइज्ड सेटिंग्स में इन कार्यों की वैधता कम हो जाती है जहाँ प्रतिभागी काम को AI को आउटसोर्स कर सकते हैं।

Federico Belotti, Stefano Coniglio, Antonio Cosma, Francesco Fallucchi2026-05-26
🤖 AI

High-Risk AI Systems and the Problem of Identity in the European AI Act

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि उच्च-जोखिम वाले एआई (AI) सिस्टम के लिए अस्पष्ट पहचान संबंधी निर्णयों पर यूरोपीय एआई (AI) अधिनियम की निर्भरता को "फंक्शन+" (function+) ढांचे को लागू करके हल किया जा सकता है, जो नियामक और शासन संदर्भों में सिंक्रोनिक पहचान (synchronic identity) के लिए एक ऑडिट योग्य, परिचालन मानक बनाने हेतु इच्छित कार्य (intended function) और विश्वसनीयता प्रोफाइल (trustworthiness profiles) के माध्यम से सिस्टम को विशिष्ट बनाता है।

Andrea Ferrario2026-05-26
🤖 AI

Context: Proactive Goal-Directed Intelligence via Composable Sandboxed Programs, Declarative Wiring, and Structured Interaction

यह शोधपत्र 'कॉन्टेक्स्ट' (Context) को प्रस्तुत करता है, जो मगरशक आर्किटेक्चर (Magarshak Architecture) के भीतर एक सक्रिय इंटेलिजेंस लेयर है जो कैश दक्षता के लिए राइट-टाइम कॉन्टेक्स्ट असेंबली, नियत निष्पादन के लिए कंपोजेबल सैंडबॉक्स्ड प्रोग्राम्स और स्वायत्त इंटरैक्शन के लिए स्टेट मशीनों का लाभ उठाकर रिएक्टिव चैटबॉट्स को लक्ष्य-निर्देशित एजेंट्स से प्रतिस्थापित करता है, जो लागत में कमी, शुद्धता और प्रदर्शन श्रेष्ठता के औपचारिक प्रमाणों द्वारा समर्थित है।

Gregory Magarshak2026-05-26
🤖 AI

Toward Reliable Design of LLM-Enabled Agentic Workflows: Optimizing Latency-Reliability-Cost Tradeoffs

यह शोध पत्र प्रदर्शन मॉडल पेश करके और एक 'वॉटर-फिलिंग टोकन एलोकेशन पॉलिसी' सहित इष्टतम डिज़ाइन रणनीतियों को व्युत्पन्न करके, दिए गए बाधाओं के तहत विश्वसनीयता को अधिकतम करने के लिए, LLM-सक्षम एजेंटिक वर्कफ़्लो में लेटेंसी (latency), विश्वसनीयता और लागत के बीच मौलिक ट्रेडऑफ़ का विश्लेषण करता है।

Ya-Ting Yang, Quanyan Zhu2026-05-26
🤖 AI

Quantum Frog: Emergent Cooperation and Difficulty Scaling in a Quantized-Time Cooperative Game

यह शोध पत्र "क्वांटम फ्रॉग" (Quantum Frog) प्रस्तुत करता है, जो एक क्वांटाइज्ड-टाइम सहकारी खेल है जहाँ सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) यह प्रकट करती है कि सिंक्रोनाइज्ड रशिंग (synchronized rushing) ही इष्टतम रणनीति है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सहकारी प्रशिक्षण, एपिसोड की लंबाई को कम करके और अनकॉर्डिनेटेड मल्टी-एजेंट इंटरेक्शन के गंभीर कठिनाई दंड (difficulty penalty) पर विजय प्राप्त करके, स्वतंत्र खेल की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Saad Mankarious2026-05-26