💻 computer science

Adversarial Trust Poisoning in Vehicular Collaborative Perception

यह शोध पत्र TrustFlip को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन हमला है जो भौतिक प्रतिकूल वस्तुओं (physical adversarial objects) को तैनात करके वाहन संबंधी सहयोगात्मक धारणा (vehicular collaborative perception) में निरंतरता-आधारित सुरक्षा उपायों को हथियार बनाता है, जिससे अवलोकन विसंगतियों (observation inconsistencies) को प्रेरित किया जाता है, जिससे निर्दोष वाहनों के ट्रस्ट स्कोर को गलत तरीके से दंडित किया जाता है और सिस्टम के प्रदर्शन को कम किया जाता है, और साथ ही इस भेद्यता को कम करने के लिए TrustReflect तंत्र का प्रस्ताव करता है।

Yutong Liu, Chenyi Wang, Ming F. Li, Qingzhao Zhang2026-05-22
🧬 biology

Atom-level Protein Representation Learning Improves Protein Structure Prediction

यह शोधपत्र TriProRep का प्रस्ताव करता है, जो एक संरचना-जागरूक प्रीट्रेनिंग विधि है जो प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी में सुधार करने के लिए VQ-VAE टोकनाइज़र के माध्यम से अमीनो-एसिड पहचान, बैकबोन ज्यामिति और स्थानीय पूर्ण-परमाणु ज्यामिति को संयुक्त रूप से मॉडल करती है, और मौजूदा अनुक्रम-मात्र (sequence-only) और संरचना-जागरूक मॉडलों पर इसके बेहतर प्रदर्शन को प्रमाणित करने के लिए RepSP बेंचमार्क प्रस्तुत करता है।

Taewon Kim, Hyosoon Jang, Hyunjin Seo, Seonghwan Seo, Hyeongwoo Kim, Wonho Zhung, Mingyeong Shin, Wooyoun Kim, Sungsoo A (…)2026-05-22
💬 NLP

Efficient Agentic Reasoning Through Self-Regulated Simulative Planning

यह शोध पत्र SR2^2AM का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो निर्णय लेने को सिमुलेटिव प्लानिंग (simulative planning), रिएक्टिव एक्जीक्यूशन (reactive execution) और एक सीखे हुए सेल्फ-रेगुलेशन मैकेनिज्म (self-regulation mechanism) में विभाजित करके एजेंटिक रीजनिंग की दक्षता को बढ़ाता है, जो यह गतिशील रूप से निर्धारित करता है कि कब और कितनी गहराई से योजना बनानी है, जिससे बड़े मॉडलों की तुलना में काफी कम रीजनिंग टोकन के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Mingkai Deng, Jinyu Hou, Lara Sá Neves, Varad Pimpalkhute, Taylor W. Killian, Zhengzhong Liu, Eric P. Xing2026-05-22
💻 computer science

Short-Term-to-Long-Term Memory Transfer for Knowledge Graphs under Partial Observability

यह शोध पत्र एक न्यूरो-सिंबोलिक सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो आंशिक दृश्यता के तहत नॉलेज ग्राफ के लिए अल्पकालिक-से-दीर्घकालिक स्मृति हस्तांतरण को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है, जिससे एजेंट प्रतीकात्मक ट्रिपल्स (सिंबोलिक ट्रिपल्स) को चुनिंदा रूप से बनाए रखने या त्यागने के लिए व्याख्या योग्य नीतियां सीखने में सक्षम होते हैं ताकि वे रूमकेजी (RoomKG) बेंचमार्क पर मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन कर सकें।

Taewoon Kim, Vincent François-Lavet, Michael Cochez2026-05-22
💻 computer science

IdleSpec: Exploiting Idle Time via Speculative Planning for LLM Agents

IdleSpec एक स्केलेबल इन्फरेंस दृष्टिकोण है जो अवलोकन अनिश्चितता (observation uncertainty) को ध्यान में रखने वाली एडेप्टिव ड्राफ्टिंग रणनीतियों का उपयोग करके, योजना उम्मीदवारों (plan candidates) को स्पेक्युलेटिव रूप से जेनरेट और एग्रीगेट करने के लिए आइडल वेटिंग पीरियड का लाभ उठाकर, LLM एजेंट के प्रदर्शन में सुधार करता है और लेटेंसी को कम करता है।

Daewon Choi, Kyunghyun Park, Woomin Song, Saket Dingliwal, Sai Muralidhar Jayanthi, Jinwoo Shin, Aram Galstyan2026-05-22
💻 computer science

One-Way Policy Optimization for Self-Evolving LLMs

यह शोध पत्र वन-वे पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (OWPO) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो एसिमेट्रिक रीवेटिंग और इटरेटिव रेफरेंस अपडेट्स के माध्यम से ऑप्टिमाइज़ेशन दिशा को अपडेट परिमाण से अलग करके, बड़े भाषा मॉडलों के स्व-विकास को स्थिर और उन्नत करती है, जिससे मौजूदा टोकन-स्तरीय बाधाओं की अक्षमताओं को दूर किया जा सके और बाहरी संदर्भ मॉडलों के बिना निरंतर सुधार सक्षम हो सके।

Shuo Yang, Jinda Lu, Kexin Huang, Chiyu Ma, Shaohang Wei, Yuyang Liu, Guoyin Wang, Jingren Zhou, Li Yuan2026-05-22
💻 computer science

ST-SimDiff: Balancing Spatiotemporal Similarity and Difference for Efficient Video Understanding with MLLMs

ST-SimDiff एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचा है जो एक स्थानिक-कालिक ग्राफ (spatio-temporal graph) का निर्माण करके और एक समानांतर द्वि-चयन रणनीति (parallel dual-selection strategy) को नियोजित करके मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में कुशल वीडियो समझ को बढ़ाता है, जो समानता-आधारित अतिरेक न्यूनीकरण (similarity-based redundancy reduction) और अंतर-आधारित प्रमुख घटना संरक्षण (difference-based key event preservation) के बीच संतुलन बनाता है।

Bingjun Luo, Tony Wang, Chaoqi Chen, Xinpeng Ding2026-05-22
💻 computer science

Adapting the Interface, Not the Model: Runtime Harness Adaptation for Deterministic LLM Agents

यह शोध पत्र लाइफ-हार्नेस (Life-Harness) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन दृष्टिकोण है जो मॉडल के भार (weights) को अपडेट करने के बजाय, इंटरैक्शन को मध्यस्थ बनाने के लिए एक पुन: प्रयोज्य, जीवनचक्र-जागरूक रनटाइम इंटरफेस को विकसित करके नियत (deterministic) वातावरण में फ्रोजन एलएलएम (LLM) एजेंटों के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Tianshi Xu, Huifeng Wen, Meng Li2026-05-22
💻 computer science

LLM-Metrics: Measuring Research Impact Through Large Language Model Memory

यह शोध पत्र "LLM-Metrics" का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन अनुसंधान प्रभाव मूल्यांकन पद्धति है जो पेपर के प्रभाव की भविष्यवाणी करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की पैरामीट्रिक मेमोरी का उपयोग 'रिकग्निशन प्रोब्स' के माध्यम से करती है, जो पारंपरिक उद्धरण गणनाओं (citation counts) के साथ महत्वपूर्ण रूप से सहसंबंधित होने के साथ-साथ उनके अंतर्निहित पूर्वाग्रहों को कम करते हुए एक वास्तविक समय का, उद्धरण-स्वतंत्र विकल्प प्रदान करती है।

Si Shen, Wenhua Zhao, Danhao Zhu2026-05-22
💻 computer science

Action with Visual Primitives

यह शोध पत्र AVP (एक्शन विद विजुअल प्रिमिटिव्स) को प्रस्तुत करता है, जो एक एंड-टू-एंड आर्किटेक्चर है जो एक विजन-लैंग्वेज मॉडल द्वारा विजुअल-प्रिमिटिव टोकन उत्सर्जित करने के माध्यम से निर्देश बोध और स्थानिक समझ को मोटर नियंत्रण से अलग करता है ताकि एक फ्लो-मैचिंग एक्शन एक्सपर्ट को कंडिशन किया जा सके, जिससे pi_0.5 जैसी मौजूदा विधियों की तुलना में रोबोटिक पिक-एंड-प्लेस कार्यों में सफलता दर, डेटा दक्षता और सामान्यीकरण में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Weilong Guo, Yuchen Wang, Renping Zhou, Yunfeng Zhang, Rui Fang, Yue Meng, Wenda Xu, Yuan He, Gao Huang2026-05-22