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🤖 AI

Formal Skill: Programmable Runtime Skills for Efficient and Accurate LLM Agents

यह शोध पत्र "फॉर्मल स्किल" (Formal Skill) को प्रस्तुत करता है, जो एक रनटाइम-नेटिव एब्स्ट्रैक्शन है जो एलएलएम (LLM) एजेंटों की दक्षता, सटीकता और प्रवर्तनीयता को बढ़ाने के लिए अनौपचारिक प्राकृतिक-भाषा निर्देशों के स्थान पर निष्पादन योग्य स्टेट मशीनों और JSON स्कीमा का उपयोग करता है, जैसा कि हार्मनेस-बेंच (Harness-Bench) पर ओपन-सोर्स फेयरीक्लॉ (FairyClaw) फ्रेमवर्क के उत्कृष्ट प्रदर्शन द्वारा प्रदर्शित किया गया है।

Xi Zhang, Meijun Gao, Yuntian Zhao, Xinyu Tan, Yilun Yao, Feiyu Wang, Yanshu Wang, Dingsiyi, Tong Yang2026-05-20
🤖 AI

Spectral Integrated Gradients for Coarse-to-Fine Feature Attribution

यह शोध पत्र स्पेक्ट्रल इंटीग्रेटेड ग्रेडिएंट्स (SIG) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन फीचर एट्रिब्यूशन विधि है जो सिंगुलर वैल्यू डिकंपोजिशन के माध्यम से इंटीग्रेशन पाथ्स का निर्माण करके मानक इंटीग्रेटेड ग्रेडिएंट्स में सुधार करती है ताकि फीचर्स को मोटे वैश्विक संरचनाओं से लेकर सूक्ष्म विवरणों तक क्रमिक रूप से सक्रिय किया जा सके, जिससे शोर कम होता है और स्वच्छ एट्रिब्यूशन मैप्स प्राप्त होते हैं।

Soyeon Kim, Seongwoo Lim, Kyowoon Lee, Jaesik Choi2026-05-20
🤖 AI

EMO-BOOST: Emotion-Augmented Audio-Visual Features for Improved Generalization in Deepfake Detection

यह शोध पत्र EMO-BOOST का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टीमॉडल डीपफेक डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो अनदेखे हेरफेर प्रकारों के विरुद्ध सामान्यीकरण में सुधार करने के लिए लो-लेवल फोरेंसिक संकेतों को हाई-लेवल इमोशन-आधारित टेम्पोरल कंसिस्टेंसी सिग्नल्स के साथ फ्यूज करता है।

Aritra Marik, Marcel Klemt, Anna Rohrbach2026-05-20
💬 NLP

optimize_anything: A Universal API for Optimizing any Text Parameter

यह शोध पत्र "optimize_anything" को प्रस्तुत करता है, जो एक सार्वभौमिक LLM-आधारित अनुकूलन ढांचा (optimization framework) है जो एजेंट आर्किटेक्चर डिज़ाइन, क्लाउड लागत में कमी और CUDA कर्नेल जनरेशन सहित छह विविध डोमेन में अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है—जो टेक्स्ट-आधारित खोज को मल्टी-टास्क ट्रांसफर और क्रियाशील साइड इंफॉर्मेशन के साथ एकीकृत करके विशिष्ट एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Lakshya A Agrawal, Donghyun Lee, Shangyin Tan, Wenjie Ma, Karim Elmaaroufi, Rohit Sandadi, Sanjit A. Seshia, Koushik Sen (…)2026-05-20
🤖 AI

The Accessibility Capability Boundary: Operational Limits and Expansion Potential of AI-Generated Browser-Native Accessibility Systems

यह शोध पत्र एआई-संचालित सुलभता प्रणालियों की परिचालन सीमाओं और विस्तार क्षमता को परिभाषित करने के लिए "एक्सेसिबिलिटी कैपेबिलिटी बाउंड्री" (ACB) ढांचे को प्रस्तुत करता है, यह तर्क देते हुए कि ब्राउज़र-नेटिव, सिंगल-फाइल आर्टिफैक्ट्स परिनियोजन घर्षण को कम करके और शेष कम्प्यूटेशनल एवं बुनियादी ढांचागत बाधाओं की पहचान करके इन सीमाओंओं का महत्वपूर्ण रूप से विस्तार कर सकते हैं।

Rizwan Jahangir, Daisuke Ishii2026-05-20
🤖 AI

CriterAlign: Criterion-Centric Rationale Alignment for Code Preference Judging

यह शोधपत्र CriterAlign को प्रस्तुत करता है, जो एक मानदंड-केंद्रित (criterion-centric) ढांचा है जो स्वतंत्र स्कोरिंग को सीधे मानदंड-स्तरीय तुलनाओं से बदलकर और मानव-वरीयता-संरेखित मार्गदर्शन (Human-Preference-Aligned Guidance - HPAG) को शामिल करके युग्वद (pairwise) कोड वरीयता भविष्यवाणी को बढ़ाता है, जिससे मौजूदा मोनोलिथिक जजों की तुलना में महत्वपूर्ण रूप से बेहतर प्रदर्शन होता है।

Zhenyu Li, Aleksandar Cvejic, Zehui Chen, Peter Wonka2026-05-20
🤖 AI

Transforming Constraint Programs to Input for Local Search

यह शोध पत्र IDP प्रणाली के भीतर एक ऐसी तकनीक प्रस्तावित करता है जो समरूपता गुणों (symmetry properties) और पड़ोस संरचनाओं (neighborhood structures) के बीच के संबंध का लाभ उठाकर बाधा विनिर्देशों (constraint specifications) से स्थानीय खोज पड़ोस (local search neighborhoods) को स्वचालित रूप से उत्पन्न करती है, और छह शास्त्रीय अनुकूलन समस्याओं पर मूल्यांकनों के माध्यम से इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करती है।

Jo Devriendt, Patrick De Causmaecker, Marc Denecker2026-05-20
🤖 AI

Measuring Safety Alignment Effects in Autonomous Security Agents

यह शोध पत्र एक ट्रेस-आधारित बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो यह मूल्यांकन करता है कि सुरक्षा संरेखण (safety alignment) स्वायत्त सुरक्षा एजेंटों को कैसे प्रभावित करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि अनसेंसर्ड मॉडल डेरिवेटिव्स जेम्मा (Gemma) जैसे विशिष्ट मामलों में भेद्यता का पता लगाने और ग्राउंडिंग में महत्वपूर्ण सुधार कर सकते हैं, ये लाभ सभी मॉडलों या कार्यों में सार्वभौमिक नहीं हैं और सरल इनकार दरों (refusal rates) से परे सिस्टम-स्तरीय सुरक्षा मेट्रिक्स की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं।

Isaac David, Arthur Gervais2026-05-20
💬 NLP

TERGAD: Structure-Aware Text-Enhanced Representations for Graph Anomaly Detection

TERGAD एक नवीन ग्राफ विसंगति पहचान (graph anomaly detection) ढांचा है जो नोड टोपोलॉजिकल गुणों को सिमेंटिक नैरेटिव में अनुवादित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिन्हें फिर एक गेटेड डुअल-ब्रांच ऑटोएनकोडर के माध्यम से मूल गुणों के साथ संलयित किया जाता है ताकि किसी नोड की सामग्री और उसकी संरचनात्मक भूमिका के बीच विसंगतियों से उत्पन्न होने वाली विसंगतियों को प्रभावी ढंग से पहचाना जा सके।

Wen Shi, Zhe Wang, Huafei Huang, Qing Qing, Ziqi Xu, Qixin Zhang, Xikun Zhang, Renqiang Luo, Feng Xia2026-05-20
🤖 AI

Operationalising Artificial Intelligence Bills of Materials (AIBOMs) for Verifiable AI Provenance and Lifecycle Assurance

यह शोध पत्र एक विस्तारित साइक्लोनडीएक्स (CycloneDX) आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बिल ऑफ मैटेरियल्स (AIBOM) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो सत्यापन योग्य उत्पत्ति और जीवनचक्र आश्वासन प्राप्त करने के लिए क्रिप्टोग्राफिक सत्यापन और स्वायत्त एआई पाइपलाइनों का लाभ उठाता है, जो एआई प्रणालियों के लिए उच्च पुनरुत्पादकता निष्ठा और मैनुअल निरीक्षण में महत्वपूर्ण कमी प्रदर्शित करता है।

Petar Radanliev, Omar Santos, Carsten Maple, Kay Atefi2026-05-20