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cs.AI

20089 पेपर

💻 computer science

Beyond Bayesian Nash: Learning Minimax-Regret Equilibria for Adversarial Team Games under Asymmetric Information

यह शोध पत्र प्रोबेबिलिस्टिकली रोबस्ट मिनिमैक्स-रिग्रेट इक्विलिब्रियम (PR-MRE) को प्रस्तुत करता है, जो विषम सूचना के तहत प्रतिकूल टीम खेलों के लिए एक नवीन समाधान अवधारणा है जो रणनीतिक धोखे को कम करने के लिए वितरण-मुक्त मजबूती (distribution-free robustness) को संभाव्य अंतर्दृष्टि के साथ जोड़ती है, और इन रणनीतियों को डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके कुशलतापूर्वक गणना करने के लिए PRMRE-PSRO एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है।

Naman Aggarwal, Jonathan P. How2026-07-14
💬 NLP

Robust, Scalable Detection of Text Containment in Large Web-Crawled Corpora

यह शोध पत्र FindMyText को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल, ओपन-सोर्स पायथन टूल है जो बड़े वेब-क्रॉल किए गए कॉर्पोरा में सटीक रूप से 'नियर-वर्बेटिम' (लगभग शब्दशः) टेक्स्ट की मौजूदगी का पता लगाने के लिए डिस्ट्रिब्यूटेड फिंगरप्रिंट चेनिंग का लाभ उठाता है, और कई डेटासेट्स पर मौजूदा तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Lars Henry Berge Olsen, Pierre Lison, Martin Jullum, Mark Anderson2026-07-14
🤖 AI

A Symbolic Neural CPU for Quantization-Simulated Writeback and Interpretable Program Execution

यह शोध पत्र एक ट्रेस-सुपरवाइज्ड सिम्बोलिक न्यूरल सीपीयू (trace-supervised symbolic neural CPU) प्रस्तुत करता है जो विस्तृत अवस्था संक्रमणों (state transitions) को उजागर करने और क्वांटाइजेशन-सिम्युलेटेड राइटबैक (quantization-simulated writeback) के माध्यम से संदर्भ अर्थशास्त्र (reference semantics) के सटीक पुनरुत्पादन को प्रदर्शित करके व्याख्या योग्य, निम्न-परिशुद्धता और सत्यापन योग्य प्रोग्राम निष्पादन को सक्षम करने के लिए रिकरेंट कंट्रोल (recurrent control) को एक स्पष्ट ऑपरेशन राउटर और डिफरेंशिएबल अरिथमेटिक-लॉजिक यूनिट बैंक के साथ संयोजित करता है।

Jose Luis Lima de Jesus Silva2026-07-14
🤖 AI

Adaptive Model Compression (AMC): Saliency-Driven Resource Allocation for Ultra-Low-Power Transformer Inference

यह शोध पत्र एडेप्टिव मॉडल कम्प्रेशन (AMC) का प्रस्ताव करता है, जो एक सैलियंसी-ड्रिवन (saliency-driven) फ्रेमवर्क है जो न्यूनतम सटीकता हानि के साथ अल्ट्रा-लो-पावर एज डिवाइसेस पर ट्रांसफॉर्मर इन्फरेंस के लिए महत्वपूर्ण ऊर्जा बचत और थ्रूपुट लाभ प्राप्त करने हेतु टोकन महत्व के आधार पर हार्डवेयर संसाधनों को गतिशील रूप से आवंटित करता है।

Jiayin Hu, Kai Yuan, Vanessa Hu, Xuetao Yin, Jianhua Li, Sean Suchter2026-07-14
🤖 AI

Looped State-Space Language Models with Adaptive Exit-State Selection

यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि माम्बा-आधारित स्टेट-स्पेस मॉडल्स पर लूप आर्किटेक्चर लागू करने से बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल गहराई के माध्यम से तर्क क्षमताओं और पैरामीटर दक्षता में वृद्धि होती है, जबकि यह प्रेडिक्शन डेप्थ को अनुकूलित करने के लिए एडेप्टिव एग्जिट-स्टेट चयन को भी पेश करता है, हालांकि यह नोट करता है कि वास्तविक इन्फरेंस-टाइम बचत के लिए आगे के स्टेट-हैंडलिंग तंत्रों की आवश्यकता है।

Zhenxuan Yu, Takeshi Kojima, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa2026-07-14
🤖 AI

Minionese: Comprehensive Benchmark and Mechanistic Study of Multilingual LLM Safety

यह शोध पत्र मिनीओनीज़ (Minionese) प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक बहुभाषी बेंचमार्क और यांत्रिक अध्ययन है जो यह प्रदर्शित करता है कि लिपि की पहचान, विक्षोभ के प्रकार और संसाधन स्तरों के कारण एलएलएम (LLM) सुरक्षा संरेखण विभिन्न भाषाओं में भंगुर है, जो यह प्रकट करता है कि कम-संसाधन वाले जेलब्रेक इनकार तंत्र (refusal mechanisms) को बायपास करने के लिए ज्यामितीय रूप से गलत संरेखित उप-स्थानों (subspaces) का लाभ उठाते हैं।

Chigozirim Ifebi, Brent Kong, Ayushi Mehrotra2026-07-14
🤖 AI

Dynamic Agent Skills: A Lifecycle Survey and Taxonomy of Evolving Skill Libraries

यह सर्वेक्षण गतिशील एजेंट कौशल पुस्तकालयों (dynamic agent skill libraries) के लिए एक व्यापक वर्गीकरण और जीवनचक्र ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो साक्ष्य संग्रह, सत्यापन, रखरखाव और शासन के माध्यम से पुन: प्रयोज्य प्रक्रियाओं के विकसित होने का विश्लेषण करने के लिए 124 शोध पत्रों का विश्लेषण करता है और वर्तमान बेंचमार्क एवं रिपोर्टिंग मानकों में महत्वपूर्ण अंतरालों की पहचान करता है।

Yubo Li2026-07-14
🤖 machine learning

When Data Imbalance Helps: Robust Generalization Through Shortcut Saturation

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि पर्याप्त सक्षम मॉडलों में, डेटा असंतुलन (स्पूरियस अनुपात) को बढ़ाना विरोधाभासी रूप से वास्तविक अंतर्निहित विशेषताओं की खोज को सुगम बनाकर मजबूत सामान्यीकरण (robust generalization) को बढ़ावा दे सकता है, जो एक ऐसी घटना है जो कम सक्षम आर्किटेक्चर में अनुपस्थित है।

Cheng-Ting Chou, Duc Binh Hoang2026-07-14
🤖 AI

A Large-Scale Dataset of MCP Implementations on GitHub

यह शोध पत्र GitHub से 2,297 सत्यापित मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) कार्यान्वयनों का पहला बड़े पैमाने पर, साक्ष्य-आधारित डेटासेट प्रस्तुत करता है, जिसे वास्तविक दुनिया के MCP पारिस्थितिकी तंत्र, विकास प्रवृत्तियों और वास्तुशिल्प पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए एक आधारभूत बेंचमार्क स्थापित करने हेतु एक कठोर हाइब्रिड सत्यापन पाइपलाइन के माध्यम से बनाया गया है।

Benny Toeppe, Amine Barrak, Emna Ksontini2026-07-14
🤖 AI

ML in a Box: Analyzing Containerization Practices in Open Source ML Projects

यह शोध पत्र 1,993 ओपन-सोर्स एमएल डॉकरफाइल्स (ML Dockerfiles) के पहले बड़े पैमाने के अनुभवजन्य अध्ययन को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि कंटेनर एमएल वर्कफ़्लो में विशिष्ट भूमिकाएँ निभाते हैं, वे अक्सर प्रयोगों द्वारा प्रेरित बार-बार होने वाले पुनर्गठन (rebuilds) के कारण बड़े और अक्षम होते हैं, जिससे बिल्ड दक्षता में सुधार करने और फुटप्रिंट को कम करने के लिए सात विशिष्ट रिफैक्टरिंग पैटर्न की पहचान हुई।

Faten Jebari, Emna Ksontini, Amine Barrak, Wael Kessentini2026-07-14