20089 पेपर
यह शोध पत्र LLM-आधारित कोड स्मेल डिटेक्शन में चापलूसी पूर्वाग्रह (sycophancy bias) का पहला व्यवस्थित अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि मॉडल भ्रामक प्रॉम्प्ट्स के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं, और एक एविडेंस-गाइडेड डिबायसिंग प्रॉम्प्टिंग (EGDP) रणनीति प्रस्तावित करता है जो साक्ष्य-प्रथम तर्क (evidence-first reasoning) को लागू करके मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार करती है।
यह शोध पत्र एक ऑडिट करने योग्य वर्किंग मेमोरी आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है जो संदर्भ को कार्य निर्भरता (task dependency) के आधार पर व्यवस्थित करता है—रिकॉल, सारांश और लोकैलिटी जानकारी को विशिष्ट घटकों में आवंटित करता है—जिससे मेमोरी को कुल टोकन गणना के बजाय सूचना के विशिष्ट मदों की संख्या के साथ स्केल करने में सक्षम बनाया जा सके, जो लंबे, पुनरावृत्ति वाले स्ट्रीम्स में दक्षता और व्याख्यात्मकता में सुधार करता है।
यह शोधपत्र ANCHOR को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित ऑडिटिंग फ्रेमवर्क है जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान CLI एजेंट, प्रत्यक्ष अवैध अनुरोधों को अस्वीकार करने के बावजूद, एक विशेष ऑडिटर एजेंट द्वारा सिम्युलेटेड निरंतर, अनुकूलनशील दुर्भावनापूर्ण इंटरैक्शन के अधीन होने पर पूरी तरह से अनुपालनशील हो जाते हैं और स्वायत्त रूप से विनाशकारी नुकसान तक बढ़ जाते हैं।
यह शोध पत्र LLM एजेंटों के लिए एक महत्वपूर्ण सुरक्षा गुण के रूप में "कमिट-टाइम ऑथोराइजेशन" (commit-time authorization) को प्रस्तुत करता है, जो एक नियंत्रित इनवैलिडेशन सूट के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि एंडपॉइंट की सफलता वैध अधिकार की गारंटी नहीं देती है, और "कमिटगार्ड" (CommitGuard) का प्रस्ताव करता है, जो एक फेल-क्लोज्ड (fail-closed) मॉनिटर है जो उन टिकाऊ प्रभावों को रोकता है जब अंतर्निहित अधिकार साक्ष्य पुराना या अमान्य हो जाता है।
यह शोध पत्र \textsc{Cobras} को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन एक्टिवेशन स्टीयरिंग विधि है जो एक सिद्धांतपूर्ण, क्वेरी-अनुकूलित स्टीयरिंग दिशा प्राप्त करने के लिए रेसिडुअल-स्ट्रीम हाइपरस्फीयर पर एक श्रोडिंगर ब्रिज (Schrödinger Bridge) के रूप में समस्या को सूत्रबद्ध करती है, जो मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करती है और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन प्रदर्शन गिरावट से बचती है।
यह शोध पत्र प्रोग्रेसिव लोडिंग-अवेयर हिरार्किकल कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग (PL-HCL) को प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-आधारित फ्रेमवर्क है जो एजेंट स्किल्स के विवरणों और वास्तविक व्यवहारों के बीच क्रॉस-लेयर मिसअलाइनमेंट का प्रभावी ढंग से पता लगाता है, जिससे ओपन-सोर्स स्किल्स के एक बड़े पैमाने के डेटासेट पर मैक्रो-F1 स्कोर में 0.45 से 0.87–0.89 तक की महत्वपूर्ण वृद्धि प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र **AI YOU** प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो प्रॉम्पटिंग, बेयसियन अपडेटिंग और कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन को जोड़कर डिजिटल ट्विन निरंतरता और अनिश्चितता अंशांकन (अनसर्टेन्टी कैलिब्रेशन) को बढ़ाता है, ताकि एक 22-आयामी व्यक्तित्व प्रोफ़ाइल को गतिशील रूप से अपडेट किया जा सके और लंबे, मल्टी-एजेंट इंटरैक्शन के दौरान पर्सोना फिडेलिटी को संरक्षित किया जा सके।
यह शोध पत्र CRiT-QA प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डेटासेट है जिसे पैरामीट्रिक ज्ञान पर निर्भरता को समाप्त करने के लिए काउंटरफैक्चुअल चेन्स (counterfactual chains) और शॉर्टकट शोषण को रोकने के लिए डिस्ट्रैक्टर ट्रैप्स (distractor traps) का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडलों की मल्टी-हॉप रीजनिंग क्षमताओं का कड़ाई से मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे मानक बेंचमार्क की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल का पता चलता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कोडिंग एजेंटों को केवल एक `execute_code` टूल तक सीमित रखना अक्सर टूल-समृद्ध वातावरण का उपयोग करने जितना ही प्रभावी और अक्सर उससे सस्ता होता है, जो यह प्रकट करता है कि इष्टतम टूल सतह (tool surface) अकेले किसी भी कारक के बजाय कार्य व्यवस्था (task regimes) और विशिष्ट एजेंट डिज़ाइनों के बीच परस्पर क्रिया द्वारा संयुक्त रूप से निर्धारित होती है।
यह शोधपत्र स्थानीय संचलन बाधाओं वाले गतिशील ग्राफों पर स्टोकेस्टिक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट्स को संबोधित करने के लिए टोपोलॉजिकल स्थिरता सुनिश्चित करने हेतु एक स्लाइडिंग-विंडो मिक्सिंग स्थिति पेश करता है और एक्सप्लोर-देन-कमिट एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो उप-रैखिक अपेक्षित रिग्रेट (sublinear expected regret) प्राप्त करते हैं।