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🤖 AI

Boosting Inference with Guided Reasoning: Stochastic Exploration for Recursive Models

यह शोध पत्र एक लेबल-मुक्त निर्देशित स्टोकेस्टिक अन्वेषण ढांचे (label-free guided stochastic exploration framework) का प्रस्ताव करता है जो लेटेंट रीजनिंग ट्रेजेक्टरीज (latent reasoning trajectories) को विचलित करके और मौजूदा अर्ली-स्टॉपिंग मैकेनिज्म के माध्यम से उन्हें पुन: भारित (reweighting) करके रिकर्सिव न्यूरल नेटवर्क की अनुमान क्षमताओं को बढ़ाता है, जिससे सुडोकू-एक्सट्रीम (Sudoku-Extreme) जैसे संरचित कार्यों पर सटीकता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है और मॉडल के आंतरिक मार्गदर्शन की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए डायग्नोस्टिक्स प्रदान किए जाते हैं।

Andrew Corbett, Archit Sood, Anna Tzatzopoulou, Sai-Aakash Ramesh, Tim Dodwell2026-05-26
🤖 AI

Specification-Based Code-Text-Code Reengineering for LLM-Mediated Software Evolution

यह शोध पत्र एक विनिर्देश-आधारित (specification-based) Code2Text2Code पुनर्रचना ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्रोत कोड को एक तटस्थ पाठ्य विनिर्देश (neutral textual specification) में बदलकर और लक्षित कोड को पुन: उत्पन्न करने से पहले पुनरावृत्ति सत्यापन (iterative verification) के माध्यम से, LLM-मध्यस्थ सॉफ्टवेयर विकास में सिमेंटिक ड्रिफ्ट (semantic drift) और व्यवहार संबंधी विसंगतियों को कम करता है।

Oleg Grynets, Vasyl Lyashkevych, Arsen Dolichnyi, Roman Piznak, Taras Zelenyy, Volodymyr Morozov2026-05-26
🤖 AI

Meta-Agent: From Task Descriptions to Verified Multi-Agent Systems

यह शोधपत्र Meta-Agent को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय ढांचा है जो कार्य नियोजन (task planning), वेब-आधारित ग्राउंडिंग (web-based grounding) और वर्कफ़्लो के दौरान त्रुटियों का पता लगाने और उनसे उबरने के लिए एक बहु-स्तरीय सत्यापन तंत्र को एकीकृत करके, प्राकृतिक भाषा विवरणों से विश्वसनीय मल्टी-एजेंट सिस्टम को स्वचालित रूप से निर्मित और निष्पादित करता है।

Andy Xu, Yu-Wing Tai2026-05-26
📊 statistics

On the Epistemic Uncertainty of Overparametrized Neural Networks

यह शोध पत्र इस पारंपरिक दृष्टिकोण को चुनौती देता है कि अधिक डेटा के साथ एपिस्टेमिक अनिश्चितता (epistemic uncertainty) समाप्त हो जाती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ओवरपैरामीटराइज्ड न्यूरल नेटवर्क में, समरूपताओं (symmetries) और रेडंडेंट रिप्रेजेंटेशन्स (redundant representations) के कारण होने वाली नॉन-आइडेंटिफिएबिलिटी (non-identifiability), अंतर्निहित फलन (underlying function) के पूरी तरह से पहचाने जाने के बावजूद भी निरंतर पैरामीटर अनिश्चितता की ओर ले जाती है, एक ऐसी घटना जिसका लेखकों ने सैद्धांतिक रूप से विश्लेषण किया है और वन-हिडन-लेयर ReLU नेटवर्क्स में अनुभवजन्य रूप से (empirically) प्रमाणित किया है।

David Rügamer2026-05-26
🤖 machine learning

Constraint-Anchored Attribution: Feasibility-Certified Counterfactuals and Bonferroni-PAC Sufficient Subsets for Neural CO Policies

यह शोध पत्र न्यूरल कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन पॉलिसियों के लिए एक कंस्ट्रेंट-एंकोर्ड एट्रिब्यूशन पद्धति प्रस्तुत करता है जो LP-रिलैक्सेशन ड्यूल्स के माध्यम से निर्णयों को विघटित करती है, कॉम्बिनेटोरियल फिजिबिलिटी मॉडल्स का उपयोग करके काउंटरफैक्टुअल्स को प्रमाणित करती है, और बोनफेरोनी-करेक्टेड PAC टेस्ट्स के साथ पर्याप्त स्पष्टीकरण आकारों को सीमित करती है, जो कई समस्या डोमेन में प्रॉक्सी ग्रेडिएंट्स की तुलना में काफी उच्च सटीकता प्रदर्शित करती है।

Sohaib Lafifi2026-05-26
💬 NLP

JudgmentBench: Comparing Rubric and Preference Evaluation for Quality Assessment

यह शोधपत्र जजमेंटबेंच (JudgmentBench) को प्रस्तुत करता है, जो विशेषज्ञ वकीलों द्वारा रूब्रिक स्कोर और युग्म-आधारित वरीयताओं (pairwise preferences) के साथ एनोटेट किए गए 30 कानूनी कार्यों का एक नवीन बेंचमार्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि तुलनात्मक निर्णय गुणवत्ता रैंकिंग को पुनः प्राप्त करने में रूब्रिक-आधारित स्कोरिंग की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं और इसके लिए आधे से भी कम एनोटेशन समय की आवश्यकता होती है।

Russell Yang, Ruishi Chen, Pierce Kelaita, Riya Ranjan, Sibo Ma, Charles Dickens, Matthew Guillod, Megan Ma, Julian Nyar (…)2026-05-26
🤖 AI

LipoAgent: Coordinating Fine-Tuned LLM Agents for Safer Lipid Design

LipoAgent एक सुरक्षा-जागरूक मल्टी-एजेंट LLM फ्रेमवर्क है जो विषाक्तता बाधाओं को प्राथमिकता देने के लिए डोमेन-विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग को सशर्त भविष्यवाणी और मानवीय निरीक्षण के साथ एकीकृत करता है, जिससे लिपिड नैनोपार्टिकल डिजाइन के लिए mRNA ट्रांसफेक्शन दक्षता भविष्यवाणी में 32% का सुधार और प्रमाणित जैविक परिणाम प्राप्त होते हैं।

Leshu Li, An Lu, Haiyu Wang, Zhibin Feng, Conghui Duan, Qing Bao, Zongmin Zhao, Sai Qian Zhang2026-05-26
🤖 AI

Whose Alignment? Comparing LLM Process Alignment Across Diverse Organizational Decision Contexts

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि एलएलएम (LLM) को संगठनात्मक निर्णय लेने की प्रक्रिया के साथ संरेखित करने के लिए केवल आउटपुट सहमति के बजाय प्रक्रियात्मक संरेखण (सूचना को कैसे महत्व दिया जाता है) को मापना आवश्यक है, जो विरोधाभासी केस स्टडीज के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ कानूनी संदर्भों में प्रक्रियात्मक संरेखण सटीकता का पूर्वानुमान लगाता है, वहीं यह उपभोक्ता ऋण जैसे विवादित क्षेत्रों में भेदभावपूर्ण पैटर्न को भी कूटबद्ध कर सकता है, जिससे संगठनात्मक संरेखण की बहुलवादी प्रकृति का पता चलता है।

Niklas Weller, Emilio Barkett2026-05-26
🤖 machine learning

Latent Q-Barrier Shielding for Safe In-Context Reinforcement Learning

यह शोध पत्र एक लेटेंट क्यू-बैरियर शील्डिंग (Latent Q-Barrier Shielding) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स के तहत सुरक्षित इन-कॉन्टेक्स्ट सुदृढीकरण शिक्षण (in-context reinforcement learning) को बढ़ाता है, जो टेस्ट-टाइम पैरामीटर अपडेट की आवश्यकता के बिना संदर्भ का अनुमान लगाकर और भविष्य की लागतों एवं शेष सुरक्षा बजटों के आधार पर कार्यों को फ़िल्टर करके किया जाता है, जिससे कई बेंचमार्क में बेहतर रिवॉर्ड-सेफ्टी ट्रेडऑफ़ प्राप्त होता है।

Minjae Kwon, Amir Moeini, Shangtong Zhang, Lu Feng2026-05-26
🔢 mathematics

Positivity in classical enumerative geometry: a case study in synchronized AI-assisted mathematics

यह शोध पत्र एक नवीन, समन्वित कार्यप्रवाह का उपयोग करते हुए, जो मानवीय गणितीय अंतर्दृष्टि के साथ कई AI प्रणालियों का तालमेल बिठाता है, शास्त्रीय गणनात्मक ज्यामिति (classical enumerative geometry) में चेर्न वर्गों (Chern classes) के लिए दीर्घकालिक अनुमानों को हल करता है और नए धनात्मकता (positivity) एवं लघु-उन्नति (log-concavity) परिणामों को स्थापित करता है।

Gergely Bérczi, László M. Fehér2026-05-26