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cs.AI

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📊 statistics

Unveiling Memorization-Generalization Coexistence: A Case Study on Arithmetic Tasks with Label Noise

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे ओवर-पैरामीटराइज्ड न्यूरल नेटवर्क शोर वाले लेबल (noisy labels) को याद करने और अंकगणितीय कार्यों पर सामान्यीकरण (generalize) करने का कार्य एक साथ करते हैं, जो यह प्रकट करता है कि यद्यपि शोर एक आंतरिक सामान्यीकरण संरचना के आउटपुट को दबा देता है, फिर भी इस संरचना को भारी लेबल शोर के तहत भी आवृत्ति-आधारित विधियों (frequency-based methods) के माध्यम से प्रभावी ढंग से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।

Linyu Liu, Pinyan Lu2026-05-19
🤖 machine learning

Interaction-Breaking Adversarial Learning Framework for Robust Multi-Agent Reinforcement Learning

यह शोध पत्र इंटरैक्शन-ब्रेकिंग एडवरसैरियल लर्निंग (IBAL) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो सूचना-सैद्धांतिक दृष्टिकोण का उपयोग करके उन हमलों को उत्पन्न करने और उनसे बचाव करने के लिए है जो एजेंटों के बीच की परस्पर क्रियाओं को बाधित करते हैं, जिससे विविध व्यवधानों और एजेंट-अनुपस्थिति परिदृश्यों के तहत मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण प्रणालियों की मजबूती और समन्वय में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।

Sunwoo Lee, Mingu Kang, Yonghyeon Jo, Seungyul Han2026-05-19
💬 NLP

PROTEA: Offline Evaluation and Iterative Refinement for Multi-Agent LLM Workflows

PROTEA मल्टी-एजेंट LLM वर्कफ़्लो के ऑफलाइन, टेस्ट-ड्रिवन रिफाइनमेंट के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस है जो ग्राफ-आधारित स्कोरिंग और बैकवर्ड इवैल्यूएशन के माध्यम से बॉटलनैक्स को स्थानीयकृत करता है, जिससे डेवलपर्स को सिस्टम के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए प्रॉम्प्ट संशोधनों को पुनरावृत्तीय रूप से संपादित और मान्य करने में सक्षम बनाया जाता है।

Kazuki Kawamura, Satoshi Waki, Kei Tateno2026-05-19
🤖 machine learning

New Insight of Variance reduce in Zero-Order Hard-Thresholding: Mitigating Gradient Error and Expansivity Contradictions

यह शोध पत्र एक सामान्यीकृत विचरण-न्यूनीकरण शून्य-क्रम हार्ड-थ्रेशोल्डिंग एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो मौजूदा SZOHT विधि के बीच ग्रेडिएंट विचलन और ऑपरेटर विस्तारशीलता के अंतर्निहित संघर्ष को हल करता है, जिससे यादृच्छिक दिशाओं पर प्रतिबंध समाप्त हो जाते हैं और ℓ0\ell_0 प्रतिबन्धित अनुकूलन के लिए बेहतर अभिसरण दर और व्यापक प्रयोज्यता प्राप्त होती है।

Xinzhe Yuan (Harbin Institute of Technology), William de Vazelhes (Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligen (…)2026-05-19
💻 computer science

Confidence-Gated Robot Autonomy: When Does Uncertainty Actually Help?

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ अनिश्चितता-आधारित गेटिंग तंत्र (uncertainty-based gating mechanisms) सिमेंटिक नवीनता (semantic novelty) का पता लगाने के लिए अप्रभावी हैं, वहीं एक बार जब अंतर्निहित मॉडल एक सक्षम प्रदर्शन सीमा तक पहुँच जाता है, तो सरल अनिश्चितता प्रॉक्सी (uncertainty proxies) विश्वसनीय स्वायत्त निर्णय लेने के लिए पर्याप्त हो जाते हैं, जिस बिंदु पर विशिष्ट अनिश्चितता अनुमान पद्धति की तुलना में दहलीज (threshold) का चयन अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है।

Johannes A. Gaus, Jhon P. F. Charaja, Daniel Haeufle2026-05-19
💻 computer science

DocOS: Towards Proactive Document-Guided Actions in GUI Agents

यह शोध पत्र "प्रोएक्टिव डॉक्यूमेंट-गाइडेड एक्शन" (Proactive Document-Guided Action) पेश करता है और लंबी पूंछ वाले कार्यों (long-tailed tasks) को संभालने में GUI एजेंटों की सीमाओं को दूर करने के लिए DocOS बेंचमार्क का प्रस्ताव करता है, जो उन्हें बाहरी दस्तावेज़ों को खोजने और उन्हें निष्पादन योग्य क्रियाओं में ग्राउंड करने में सक्षम बनाता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान प्रगति सूचना पुनर्प्राप्ति (information retrieval) और निर्देश ग्राउंडिंग (instruction grounding) की चुनौतियों में बाधित है।

Jingjing Liu, Ziye Huang, Zihao Cheng, Zeming Liu, Jiahong Wu, Yuhang Guo, Kehai Chen, Yunhong Wang, Haifeng Wang2026-05-19
🤖 machine learning

FLAG: Foundation model representation with Latent diffusion Alignment via Graph for spatial gene expression prediction

यह शोधपत्र FLAG को प्रस्तुत करता है, जो एक डिफ्यूजन-आधारित फ्रेमवर्क है जो आवश्यक जीन-जीन और स्थानिक संरचनात्मक संबंधों को संरक्षित करके, "जीन डाइमेंशन कर्से" (Gene Dimension Curse) पर काबू पाने और H&E छवियों से स्थानिक जीन अभिव्यक्ति की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए एक स्थानिक ग्राफ एनकोडर और जीन फाउंडेशन मॉडल संरेखण का लाभ उठाता है।

Qi Si, Penglei Wang, Yushuai Wu, Yifeng Jiao, Xuyang Liu, Xin Guo, Yuan Qi, Yuan Cheng2026-05-19
🤖 machine learning

Improving Spatio-Temporal Residual Error Propagation by Mitigating Over-Squashing

यह शोध पत्र टेगर (Teger) को प्रस्तुत करता है, जो एक बैकबोन-अज्ञेय (backbone-agnostic) संरचित अनिश्चितता मॉड्यूल है जो एक लो-रैंक-प्लस-डायगोनल कोवेरिएंस हेड के भीतर एक डिस्क्रीट फॉर्मन कर्वेचर-अवेयर ग्राफ रीवायरिंग तंत्र का उपयोग करके आवर्ती मॉडलों (recurrent models) में स्थानिक-कालिक अवशिष्ट त्रुटि प्रसार (spatio-temporal residual error propagation) और ओवर-स्क्वैशिंगिंग को कम करता है, जिससे दीर्घ-अवधि संभावabilistic पूर्वानुमान प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Seyed Mohamad Moghadas, Esther Rodrigo Bonet, Bruno Cornelis, Adrian Munteanu2026-05-19
🤖 machine learning

LLM-Guided Communication for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

यह शोध पत्र LMAC का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन फ्रेमवर्क है जो संचार प्रोटोकॉल को पुनरावृत्ति (iteratively) के माध्यम से डिजाइन और परिष्कृत करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे सहकारी मल्टी-एजेंट सिस्टम को अंतर्निहित अवस्थाओं (underlying states) को अधिक सटीक और समान रूप से पुनर्निर्मित करने में सक्षम बनाया जा सके, जिससे यह विविध बेंचमार्क पर मौजूदा बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Sangjun Bae, Yisak Park, Sanghyeon Lee, Seungyul Han2026-05-19
⚛️ quantum physics

Parameterized 4-Qubit EWL Quantum Game Circuits with Dirac-Solow-Swan Hamiltonian Integration for Quadruple Helix Disruptive Innovation Recommender Systems

यह शोध पत्र एक NISQ-अनुकूल, पैरामीट्रिक 4-क्विबिट EWL क्वांटम गेम सर्किट प्रस्तावित करता है जो क्वाडपल हेलिक्स पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर विघटनकारी नवाचार प्रक्षेपवक्रों को मॉडल करने और पूर्वानुमान लगाने के लिए डिरैक-सोलो-स्वान हैमिल्टोनियन के साथ CORDIS डेटाबेस से वास्तविक दुनिया के फंडिंग डेटा को एकीकृत करता है।

Agung Trisetyarso, Fithra Faisal Hastiadi, Kridanto Surendro2026-05-19