💬 NLP

Tracing the ongoing emergence of human-like reasoning in Large Language Models

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि जहाँ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) सिमेंटिक लॉजिक (semantic logic) में उच्च सटीकता प्रदर्शित करते हैं, वहीं वे आम तौर पर उस प्रैग्मैटिक रीजनिंग (pragmatic reasoning) को दोहराने में विफल रहते हैं जो मनुष्यों को संदर्भ-निर्भर अर्थों के साथ सशर्त कथनों को समृद्ध करने की अनुमति देती है, एक ऐसी क्षमता जो मॉडल आर्किटेक्चर या प्रशिक्षण अभिविन्यास के बावजूद एक उभरती हुई क्षमता बनी हुई है।

Paolo Morosi, Nikoleta Pantelidou, Fritz Günther, Elena Pagliarini, Evelina Leivada2026-05-21
🤖 machine learning

DeCoR: Design and Control Co-Optimization for Urban Streets Using Reinforcement Learning

यह शोध पत्र DeCoR को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो वास्तविक दुनिया के गलियारों पर पैदल यात्रियों और वाहनों की देरी को काफी कम करने के लिए शहरी क्रॉस वॉक लेआउट और अनुकूली सिग्नल नियंत्रण को सह-अनुकूलित (co-optimize) करता है और बिना पुनरप्रशिक्षण के विविध मांगों के अनुकूल हो जाता है।

Bibek Poudel, Lei Zhu, Kevin Heaslip, Sai Swaminathan, Weizi Li2026-05-21
💬 NLP

TextReg: Mitigating Prompt Distributional Overfitting via Regularized Text-Space Optimization

यह शोध पत्र TextReg को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा रेगुलराइजेशन फ्रेमवर्क है जो टेक्स्टुअल ग्रेडिएंट्स के माध्यम से रिप्रेजेंटेशनल इनएफिशिएंसी (representational inefficiency) को नियंत्रित करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में प्रॉम्प्ट डिस्ट्रिब्यूशनल ओवरफिटिंग को कम करता है, जिससे मौजूदा ऑप्टिमाइजेशन विधियों की तुलना में आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन जनरलाइजेशन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Lucheng Fu, Ye Yu, Yiyang Wang, Yiqiao Jin, Haibo Jin, B. Aditya Prakash, Haohan Wang2026-05-21
🤖 machine learning

Insights Generator: Systematic Corpus-Level Trace Diagnostics for LLM Agents

यह शोध पत्र 'इनसाइट्स जनरेटर' (IG) को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट सिस्टम है जो बड़े पैमाने पर निष्पादन ट्रेस कॉर्पोरा (execution trace corpora) का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करके साक्ष्य-आधारित प्राकृतिक भाषा अंतर्दृष्टि (natural language insights) उत्पन्न करके LLM एजेंट विफलताओं के निदान को स्वचालित करता है, जो यह दिखाया गया है कि यह एजेंट के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है और गहराई एवं कवरेज में मैन्युअल नैदानिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Akshay Manglik (Emily), Apaar Shanker (Emily), Kaustubh Deshpande (Emily), Jason Qin (Emily), Yash Maurya (Emily), Veron (…)2026-05-21
🔬 physics

Data-Efficient Neural Operator Training via Physics-Based Active Learning

यह शोध पत्र एक नवीन भौतिकी-आधारित सक्रिय शिक्षण (एक्टिव लर्निंग) एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो डेटा चयन को निर्देशित करने के लिए आंशिक अवकल समीकरण अवशेषों (पार्शियल डिफरेंशियल इक्वेशन रेसिडुअल्स) का लाभ उठाता है, जो आंशिक अवकल समीकरणों को हल करने के लिए न्यूरल ऑपरेटर प्रशिक्षण की डेटा दक्षता में उल्लेखनीय सुधार करता है और इस प्रक्रिया में भौतिकी इंडक्टिव बायस (फिजिक्स इंडक्टिव बायस) को सम्मिलित करता है।

Alicja Polanska, Lorenzo Zanisi, Vignesh Gopakumar, Stanislas Pamela2026-05-21
🤖 machine learning

Towards Resilient and Autonomous Networks: A BlueSky Vision on AI-Native 6G

यह शोध पत्र 6G नेटवर्क के लिए एक "ब्लूस्काई" (BlueSky) दृष्टि प्रस्तुत करता है जो फाउंडेशन मॉडल्स और सहयोगी मल्टी-एजेंट सिस्टम को मूल रूप से एकीकृत करके "नेटवर्क फॉर एआई" (Network for AI) प्रतिमान से "एआई फॉर नेटवर्क" (AI for Network) दृष्टिकोण की ओर स्थानांतरित होता है ताकि लचीले, स्वायत्त और आत्म-सक्षम संचार बुनियादी ढांचे का निर्माण किया जा सके।

Liang Wu, Kelly Wan, Mayank Darbari, Liangjie Hong2026-05-21
💻 computer science

Stdlib or Third-Party? Empirical Performance and Correctness of LLM-Assisted Zero-Dependency Python Libraries

यह शोध पत्र "zerodep" प्रस्तुत करता है, जो लोकप्रिय तृतीय-पक्ष (third-party) मॉड्यूल्स के LLM-सहायता प्राप्त, सिंगल-फाइल पायथन स्टैंडर्ड लाइब्रेरी पुनर्रचनाओं का एक ओपन-सोर्स संग्रह है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि C-एक्सटेंशन-भारी कार्य प्रदर्शन के लिए एक बाधा बने रहते हैं, केवल स्टैंडर्ड लाइब्रेरी वाले विकल्प अक्सर आर्किटेक्चरल ओवरहेड को समाप्त करके तुलनीय गति या यहाँ तक कि महत्वपूर्ण गति भी प्राप्त कर लेते हैं, जिससे उच्च शुद्धता के साथ डिपेंडेंसी-मुक्त सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की व्यवहार्यता सिद्ध होती है।

Peng Ding, Rick Stevens2026-05-21
🧬 biology

HiRes: Inspectable Precedent Memory for Reaction Condition Recommendation

HiRes एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड रिएक्शन कंडीशन रिकमेंडेशन सिस्टम है जो पदानुक्रमित ग्राफ प्रतिनिधित्व (hierarchical graph representations) को k-NN प्रिसिडेंट रिट्रीवल के साथ जोड़ता है ताकि अत्याधुनिक भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त की जा सके और साथ ही रसायनविदों को व्यावहारिक संश्लेषण नियोजन के लिए निरीक्षण योग्य, न्यायसंगत प्रिसिडेंट प्रदान किए जा सकें।

Shreyas Vinaya Sathyanarayana, Raja Sekhar Pappala, Deepak Warrier2026-05-21
🤖 machine learning

torchtune: PyTorch native post-training library

यह शोधपत्र torchtune को प्रस्तुत करता है, जो एक PyTorch-नेटिव लाइब्रेरी है जिसे मॉडुलैरिटी (modularity), पारदर्शिता और विस्तारणीयता (extensibility) को प्राथमिकता देकर बड़े भाषा मॉडलों के पोस्ट-ट्रेनिंग जीवनचक्र को सुव्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन और मेमोरी दक्षता बनाए रखते हुए कुशल फाइन-ट्यूनिंग और तीव्र अनुसंधान पुनरावृत्ति को सक्षम बनाया जा सके।

Mark Obozov, Maxime Griot, Joseph Cummings, Evan Smothers, Felipe Mello, Rafi Ayub, Philip John Bontrager, Salman Mohamm (…)2026-05-21✓ Author reviewed
💻 computer science

Quality and Security Signals in AI-Generated Python Refactoring Pull Requests

यह अनुभवजन्य अध्ययन एआई एजेंटों के पायथन रिफैक्टरिंग पुल रिक्वेस्ट का विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि वे अक्सर कोड की उपयोगिता में सुधार करते हैं और एक उच्च मर्ज दर प्राप्त करते हैं, वे नई लिंट और सुरक्षा संबंधी समस्याएँ भी उत्पन्न करते हैं, जो एआई-संचालित विकास वर्कफ़्लो में उन्नत गुणवत्ता और सुरक्षा गेटिंग की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Mohamed Almukhtar, Anwar Ghammam, Hua Ming2026-05-21