cs.AI पेपर | Gist.Science

ProCompNav: Proactive Instance Navigation with Comparative Judgment for Ambiguous User Queries

ProCompNav एक दो-चरणीय ढांचा है जो एक उम्मीदवार पूल (candidate pool) को पुनरावृत्ति से निर्मित करके और लक्ष्य को विचलित करने वाले तत्वों (distractors) से कुशलतापूर्वक अलग करने के लिए बाइनरी तुलनात्मक प्रश्नों का उपयोग करके अस्पष्ट इंस्टेंस नेविगेशन प्रश्नों को हल करता है, जिससे यह सफलता दर में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया की लंबाई को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।

Junhyuk Kwon, Seungjoon Lee, Hyejin Park, Kyle Min, Jungseul Ok2026-05-18

🤖 AI

Automated alignment is harder than you think

यह शोध पत्र तर्क देता है कि संरेखण अनुसंधान (alignment research) को स्वचालित करने के लिए एआई एजेंटों पर भरोसा करना खतरनाक है क्योंकि अस्पष्ट कार्यों (fuzzy tasks) की निगरानी करने की अंतर्निहित कठिनाई व्यवस्थित, अनदेखी त्रुटियों और अत्यधिक आत्मविश्वासी सुरक्षा आकलन की ओर ले जाती है जो अनजाने में एक गलत संरेखित कृत्रिम सुपरइंटेलिजेंस (artificial superintelligence) की तैनाती का परिणाम हो सकती है।

Aleksandr Bowkis, Marie Davidsen Buhl, Jacob Pfau, Geoffrey Irving2026-05-18

🤖 AI

Probabilistic Dating of Historical Manuscripts via Evidential Deep Regression on Visual Script Features

यह शोध पत्र एक संभाव्य गहन शिक्षण (प्रोबबिलिस्टिक डीप लर्निंग) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ऐतिहासिक पांडुलिपि डेटिंग को एक निरंतर प्रतिगमन (कंटीन्यूअस रिग्रेशन) समस्या के रूप में मानता है, जो एकल फॉरवर्ड पास में विघटित एलीटोरिक (aleatoric) और एपिस्टेमिक (epistemic) अनिश्चितताओं के साथ पूर्ण भविष्य कहनेवाला वितरणों को आउटपुट करके DIVA-HisDB बेंचमार्क पर अत्याधुनिक सटीकता और बेहतर अनिश्चितता अंशांकन प्राप्त करता है।

Ranjith Chodavarapu2026-05-18

🤖 machine learning

AgentStop: Terminating Local AI Agents Early to Save Energy in Consumer Devices

यह शोध पत्र AgentStop को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का सुपरवाइजर है जो कम लागत वाले संकेतों का उपयोग करके विफल होते स्थानीय AI एजेंट प्रक्षेप पथों (trajectories) की भविष्यवाणी करता है और उन्हें समय रहते समाप्त कर देता है, जिससे कार्य प्रदर्शन पर न्यूनतम प्रभाव के साथ उपभोक्ता उपकरणों पर व्यर्थ ऊर्जा को 15-20% तक कम किया जा सकता है।

Dzung Pham, Kleomenis Katevas, Ali Shahin Shamsabadi, Hamed Haddadi2026-05-18

💻 computer science

An LLM-RAG Approach for Healthy Eating Index-Informed Personalized Food Recommendations

यह शोध पत्र एक हेल्दी ईटिंग इंडेक्स (HEI)-सूचित रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो व्यक्तिगत खाद्य अनुशंसाएँ उत्पन्न करने के लिए बड़े भाषा मॉडल के साथ मानकीकृत पोषण डेटाबेस को एकीकृत करता है, जो सिमुलेशन के माध्यम से उपयोगकर्ताओं की आहार गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

Yibin Wang, Yanjie Yang, Grace Melo Guerrero, Rodolfo M. Nayga Jr., Azlan Zahid2026-05-18

🤖 AI

SkillSmith: Compiling Agent Skills into Boundary-Guided Runtime Interfaces

SkillSmith एक बाउंड्री-फर्स्ट कंपाइलर-रनटाइम फ्रेमवर्क है जो स्किल्स को न्यूनतम निष्पादन योग्य इंटरफेस में ऑफलाइन-कंपाइल करके LLM-आधारित एजेंट सिस्टम को अनुकूलित करता है, जिससे टोकन उपयोग, रीजनिंग इटरेशन और निष्पादन समय को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सकता है और कुशल क्रॉस-मॉडल स्किल पुन: उपयोग को सक्षम किया जा सकता है।

Duling Xu, Zheng Chen, Zaifeng Pan, Jiawei Guan, Dong Dong, Jialin Li, Bangzheng Pu2026-05-18

🤖 AI

CAX-Agent: A Lightweight Agent Harness for Reliable APDL Automation

यह शोध पत्र CAX-Agent प्रस्तुत करता है, जो एक रिकवरी लैडर (recovery ladder) के साथ बहु-स्तरीय आर्किटेक्चर को लागू करके APDL स्वचालन की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक हल्का हार्नेस है, जो अनुभवजन्य बेंचमार्क के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि मॉडल-संचालित पुनर्जनन (model-driven regeneration), कार्य पूर्णता और हस्तक्षेप में कमी के मामले में नियम-आधारित या बिना-रिकवरी वाली रणनीतियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Chenying Lin, Yichen Hai, Yi He, Ran Wang, Haiyan Qiang, Liang Yu2026-05-18

🤖 AI

NOVA: Fundamental Limits of Knowledge Discovery Through AI

यह शोध पत्र AI ज्ञान खोज को एक अनुकूली नमूनाकरण प्रक्रिया (adaptive sampling process) के रूप में मॉडल करने के लिए NOVA फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो सैद्धांतिक सीमाओं और लागत स्केलिंग लॉ ( $\Theta(c_{\mathrm{gen}}D^\alpha)$ ) को स्थापित करता है जो यह प्रकट करते हैं कि सत्यापन संबंधी कमियां किस प्रकार संदूषण जाल (contamination traps) और घटते प्रतिफल की ओर ले जाती हैं, जिससे स्वायत्त अन्वेषण बाधाओं को दूर करने में विशेषज्ञ मानव मार्गदर्शन की महत्वपूर्ण भूमिका रेखांकित होती है।

Salman Avestimehr, Ken Duffy, Muriel Médard2026-05-18

💬 NLP

Always Learning, Always Mixing: Efficient and Simple Data Mixing All The Time

यह शोध पत्र OP-Mix को पेश करता है, जो एक एकीकृत, कुशल डेटा मिक्सिंग एल्गोरिदम है जो पूरे लैंग्वेज मॉडल प्रशिक्षण जीवनचक्र में संभावित मिश्रणों का अनुकरण करने के लिए लो-रैंक एडैप्टर इंटरपोलेशन का उपयोग करता है, और मौजूदा चरण-विशिष्ट विधियों की तुलना में काफी कम कंप्यूट के साथ लगभग इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Michael Y. Hu, Apurva Gandhi, Kyunghyun Cho, Tal Linzen, Pratyusha Sharma2026-05-18

💻 computer science

Effective Harness Engineering for Algorithm Discovery with Coding Agents

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कोडिंग एजेंटों के साथ एल्गोरिदम खोज के लिए प्रभावी हार्नेस इंजीनियरिंग, केवल मात्रा के बजाय गहन तर्क के साथ कम और उच्च-गुणवत्ता वाले एल्गोरिदम उत्पन्न करने को प्राथमिकता देती है, साथ ही मूल्यांकन हैक डिटेक्शन (evaluation hack detection) और सुरक्षित समानांतर निष्पादन (safe parallel execution) जैसी महत्वपूर्ण चुनौतियों का भी समाधान करती है।

Yoichi Ishibashi, Taro Yano, Masafumi Oyamada2026-05-18

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