💬 NLP

Self-Training Doesn't Flatten Language -- It Restructures It: Surface Markers Amplify While Deep Syntax Dies

यह शोध पत्र इस धारणा को चुनौती देता है कि स्व-प्रशिक्षण (self-training) केवल भाषा को सपाट बनाता है, बल्कि यह प्रदर्शित करता है कि इसके बजाय यह एक विषम पतन (asymmetric collapse) के माध्यम से इसे पुनर्गठित करता है जहाँ गहरे वाक्य संरचनात्मक लक्षण क्षय होते हैं जबकि सतही संकेतक प्रवर्धित होते हैं, एक ऐसी घटना जिसे संरचनात्मक गहराई परिकल्पना (Structural Depth Hypothesis) के रूप में औपचारिक रूप दिया गया है।

Ming Liu2026-05-21
💻 computer science

From Automated to Autonomous: Hierarchical Agent-native Network Architecture (HANA)

यह शोध पत्र पदानुक्रमित एजेंट-नेटिव नेटवर्क आर्किटेक्चर (HANA) का प्रस्ताव करता है, जो एक ड्यूल-ड्रिवन ऑर्केस्ट्रेटर और साझा मेमोरी वाला एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है, जो लेवल 4/5 स्वायत्त नेटवर्क को रणनीतिक योजना के साथ रिफ्लेक्सिव फॉल्ट रिकवरी को सामंजस्यपूर्ण बनाने में सक्षम बनाता है, जिसे 5G कोर वातावरण के भीतर मीन टाइम टू रिपेयर में 86% की कमी द्वारा प्रमाणित किया गया है।

Binghan Wu, Shoufeng Wang, Yunxin Liu, Ya-Qin Zhang, Joseph Sifakis, Ye Ouyang2026-05-21
💻 computer science

Beyond Routing: Characterising Expert Tuning and Representation in Vision Mixture-of-Experts

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि विज़न मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल्स में विशेषज्ञ विशिष्टता (expert specialisation) केवल सरल श्रेणी रूटिंग तक ही सीमित नहीं है, बल्कि निरंतर दृश्य और अर्थ संबंधी आयामों (continuous visual and semantic dimensions) के व्यापक और स्थिर ट्यूनिंग तक विस्तृत है, जिसे केवल गेटिंग सांख्यिकी के बजाय सूक्ष्म-स्तरीय विशेषज्ञ विश्लेषणों के माध्यम से बेहतर ढंग से समझा जा सकता है।

Gene Tangtartharakul, Katherine R. Storrs2026-05-21
💻 computer science

COAgents: Multi-Agent Framework to Learn and Navigate Routing Problems Search Space

COAgents एक सहयोगात्मक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क पेश करता है जो व्हीकल रूटिंग प्रॉब्लम (VRP) सर्च स्पेस को एक गतिशील रूप से निर्मित ग्राफ के रूप में मॉडल करता है ताकि समस्या-अज्ञेय (problem-agnostic) सर्च कंट्रोल को डोमेन-विशिष्ट एनकोडिंग से अलग किया जा सके, जिससे VRPTW बेंचमार्क पर लर्निंग-आधारित विधियों के बीच अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है और सर्वोत्तम ज्ञात समाधानों के अंतर को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जाता है।

Oleksandr Yakovenko, Mahdi Mostajabdaveh, Cheikh Ahmed, Abdullah Ali Sivas, Xiaorui Li, Zirui Zhou, Mao Kun2026-05-21
🔢 mathematics

Lower Bounds for Advection-Diffusion Equations: An Exploration with AI-Generated Proofs

यह शोध पत्र तीन विशिष्ट परिवेशों में एडवेक्शन-डिफ्यूजन समीकरणों के लिए स्पष्ट निचली सीमाएं (lower bounds) प्रस्तुत करता है, जिसमें प्रमाण पूरी तरह से 'QED' नामक एक मल्टी-एजेंट एआई सिस्टम द्वारा बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के उत्पन्न किए गए हैं, ताकि कठोर गणित (rigorous mathematics) उत्पन्न करने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता को प्रदर्शित किया जा सके।

Chenyang An, Xiaoqian Xu2026-05-21
🤖 machine learning

Accelerating Video Inverse Problem Solvers with Autoregressive Diffusion Models

यह शोध पत्र AVIS को प्रस्तुत करता है, जो एक ऑटोरेग्रेसिव डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो स्ट्रीमिंग रेस्टोरेशन और मेजरमेंट कंसिस्टेंसी को ऑप्टिमाइज़ करके रीयल-टाइम वीडियो इनवर्स प्रॉब्लम सॉल्विंग को सक्षम बनाता है, जिससे मौजूदा नॉन-ऑटोरेग्रेसिव सॉल्वर्स की तुलना में बेहतर गुणवत्ता बनाए रखते हुए लेटेंसी को काफी कम करता है और थ्रूपुट को बढ़ाता है।

Taesung Kwon, Jonghyun Park, Hyungjin Chung, Jong Chul Ye2026-05-21
💬 NLP

Retrieval-Augmented Long-Context Translation for Cultural Image Captioning: Gators submission for AmericasNLP 2026 shared task

फ्लोरिडा विश्वविद्यालय के गेटर्स ने स्पेनिश मध्यवर्ती कैप्शनिंग के लिए Qwen2.5-VL को Gemini 2.5 Flash के साथ रिट्रीवल-ऑगमेंटेड मेनी-शॉट प्रॉम्प्टिंग के साथ संयोजित करने वाले एक दो-चरणीय पाइपलाइन का उपयोग करके स्वदेशी भाषाओं के लिए सांस्कृतिक छवि कैप्शनिंग पर AmericasNLP 2026 साझा कार्य (shared task) जीता, जिससे ब्राइब्री, गुआरानी और ओरिज़ाबा नहुआटल में बेसलाइन की तुलना में 120% से अधिक प्रदर्शन सुधार प्राप्त हुआ।

Aashish Dhawan, Christopher Driggers-Ellis, Dzmitry Kasinets, Daisy Zhe Wang, Christan Grant2026-05-21
💻 computer science

Evaluating Temporal Semantic Caching and Workflow Optimization in Agentic Plan-Execute Pipelines

यह शोध पत्र औद्योगिक परिसंपत्ति संचालन में विलंबता (latency) और वैधता चुनौतियों को संबोधित करने के लिए एक टेम्पोरल सिमेंटिक कैश और MCP वर्कफ़्लो अनुकूलन पेश करता है, जो महत्वपूर्ण गति वृद्धि प्राप्त करते हुए पैरामीटर-समृद्ध, समय-संवेदनशील एजेंटिक प्रश्नों के लिए पारंपरिक सिमेंटिक कैशिंग की सीमाओं को उजागर करता है।

Alimurtaza Mustafa Merchant, Krish Veera, Sajal Kumar Goyla, Shambhawi Bhure, Dhaval Patel, Kaoutar El Maghraoui2026-05-21
🤖 machine learning

Trusted Weights, Treacherous Optimizations? Optimization-Triggered Backdoor Attacks on LLMs

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि इन्फरेंस कंपाइलेशन (inference compilation), जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को तैनात करने के लिए एक मानक अनुकूलन तकनीक है, ऐसे संख्यात्मक दुष्प्रभाव (numerical side effects) उत्पन्न करता जिनका दुर्भावनापूर्ण रूप से गुप्त बैकडोर्स (backdoors) लगाने के लिए शोषण किया जा सकता है जो अन-कंपाइल्ड निष्पादन के दौरान सुप्त रहते हैं लेकिन मॉडल के कंपाइल होने पर मॉडल की भविष्यवाणियों को सफलतापूर्वक हाईजैक कर लेते हैं, जिससे पारंपरिक सुरक्षा मूल्यांकनों को बायपास किया जा सकता है।

Yifei Wang, Tianlin Li, Xiaohan Zhang, Yida Yang, Xiaoyu Zhang, Li Pan2026-05-21
💻 computer science

Jointly Learning Predicates and Actions Enables Zero-Shot Skill Composition

यह शोध पत्र प्रेडिकेट एक्शन स्किल्स (PACTS) को प्रस्तुत करता है, जो एक क्लोज्ड-लूप विसुओमोटर पॉलिसी है जो योजना के माध्यम से सीखे गए कौशल के सुदृढ़ ज़ीरो-शॉट कंपोज़िशन को सक्षम करने के लिए एक्शन ट्रेजेक्टरीज और सिम्बोलिक प्रेडिकेट आउटकम्स को संयुक्त रूप से मॉडल करता है।

Benedict Quartey, Sebastian Castro, Eric Rosen, Wil Thomason, George Konidaris, Stefanie Tellex2026-05-21