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🤖 AI

From LLM-Generated Conjectures to Lean Formalizations: Automated Polynomial Inequality Proving via Sum-of-Squares Certificates

यह शोध पत्र NSPI को प्रस्तुत करता है, जो एक न्यूरो-सिंबोलिक फ्रेमवर्क है जो अनुमानित सम-ऑफ-स्क्वेयर्स (Sum-of-Squares) अनुमान प्रस्तावित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का और उन्हें सटीक, मशीन-चेक्ड लीन (Lean) प्रमाणों में परिष्कृत करने के लिए सिंबोलिक कंप्यूटेशन का लाभ उठाता है, जिससे 10 चर (variables) तक की बहुपद असमानताओं (polynomial inequalities) की स्केलेबल स्वचालित प्रूविंग प्राप्त होती है।

Ruobing Zuo, Hanrui Zhao, Gaolei He, Zhengfeng Yang, Jianlin Wang2026-05-18
🤖 machine learning

DrugSAGE:Self-evolving Agent Experience for Efficient State-of-the-Art Drug Discovery

DrugSAGE एक स्व-विकसित (self-evolving) एजेंट फ्रेमवर्क है जो क्रॉस-टास्क अनुभवों—जैसे कि सत्यापित कौशल, प्रभावी रणनीतियाँ और त्रुटि सुधार—को संचित और पुन: उपयोग करता है ताकि कुशलतापूर्वक अत्याधुनिक ड्रग डिस्कवरी मॉडल बनाए जा सकें, जो नए कार्यों पर महंगी खोज की आवश्यकता को कम या समाप्त करके मौजूदा एजेंटों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yikun Zhang, Xiwei Cheng, Tianyu Liu, Yuanqi Du, Wengong Jin2026-05-18
🤖 machine learning

GRLO: Towards Generalizable Reinforcement Learning in Open-Ended Environments from Zero

यह शोध पत्र GRLO को पेश करता है, जो एक अत्यधिक कुशल सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) दृष्टिकोण है जो गणित और कोडिंग जैसे विविध डोमेन में मजबूत सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए ओपन-एंडेड संवादात्मक इंटरैक्शन के एक छोटे सेट पर मॉडलों को शून्य से प्रशिक्षित करता है, जो पारंपरिक इन-डोमेन RLVR विधियों की तुलना में डेटा और कंप्यूट आवश्यकताओं को काफी कम कर देता है।

Shangjian Yin, Yu Fu, Yue Dong, Zhouxing Shi2026-05-18
💬 NLP

Retrieval-Augmented Large Language Models for Schema-Constrained Clinical Information Extraction

यह शोध पत्र GPT-5.2 और स्कीमा-प्रतिबंधित प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करते हुए एक मॉड्यूलर रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन पाइपलाइन प्रस्तावित करता है जो नर्स-रोगी ट्रांसक्रिप्ट से नैदानिक अवलोकनों को एक संरचित प्रारूप में निकालने और सामान्य करने के लिए है, जिसने 80.36% F1 स्कोर प्राप्त किया है और यह प्रदर्शित किया है कि रिट्रीवल ऑग्मेंटेशन और सेकंड-पास ऑडिटिंग स्कीमा अनुपालन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं।

A H M Rezaul Karim, Ozlem Uzuner2026-05-18
🤖 AI

Hybrid LLM-based Intelligent Framework for Robot Task Scheduling

यह शोध पत्र दो लार्ज लैंग्वेज मॉडल एजेंटों (एक जनरेटर और एक सुपरवाइजर) का उपयोग करने वाले एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है ताकि समय और संसाधनों को संतुलित करके, प्राकृतिक भाषा इंटरफेस के माध्यम से वास्तविक समय की साइट स्थितियों के अनुकूल होकर, और प्रयोगात्मक मूल्यांकन के माध्यम से प्रभावकारिता प्रदर्शित करके निर्माण रोबोट कार्य शेड्यूलिंग को अनुकूलित किया जा सके।

Swayamjit Saha, Subhabrata Das, Haonan Duan, Xiao-Yang Liu2026-05-18
🤖 machine learning

Ghosted Layers: Unconstrained Activation Alignment for Recovering Layer-Pruned LLMs

यह शोध पत्र "घोस्टेड लेयर्स" (Ghosted Layers) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त विधि है जो जीवित परतों के बीच सक्रियण वितरण (activation distributions) को संरेखित करने के लिए एक क्लोज्ड-फॉर्म अनुकूलतम रैखिक ऑपरेटर (closed-form optimal linear operator) व्युत्पन्न करके लेयर-प्रून किए गए बड़े भाषा मॉडलों के प्रदर्शन को पुनः प्राप्त करती है, जिससे दक्षता लाभों को संरक्षित करते हुए मौजूदा प्रतिबंधित बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Vincent-Daniel Yun, Junhyuk Jo, Sai Praneeth Karimireddy, Sunwoo Lee2026-05-18
🤖 machine learning

Learning with Conflicts of Interest

यह शोध पत्र एक गेम-थ्योरेटिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जिसमें स्केलेबल और सैद्धांतिक रूप से गारंटीकृत एल्गोरिदम हैं, ताकि सिस्टम के मालिकों और उपयोगकर्ताओं के बीच निहित हितों के टकराव को स्पष्ट रूप से मॉडल और संबोधित करके मशीन लर्निंग सिस्टम में पक्षपाती और हेरफेर वाली सूचनाओं से उपयोगकर्ताओं की रक्षा की जा सके।

Nischal Aryal, Arash Termehchy, Ali Vakilian, Marianne Winslett2026-05-18
🤖 AI

X-SYNTH: Beyond Retrieval -- Enterprise Context Synthesis from Observed Human Attention

X-SYNTH एक नवीन ढांचा है जो व्यक्तिगत श्रमिकों के डिजिटल अटेंशन ट्रेसेस को व्यवहार संबंधी बेसलाइन के रूप में मॉडल करके कारण संबंधी प्रासंगिक गतिविधि हस्ताक्षरों की पहचान करता है, जिससे पारंपरिक रिट्रीवल-आधारित विधियों की तुलना में कार्य सटीकता में उल्लेखनीय सुधार होता है और गलत संकेतों में कमी आती है, जिससे एंटरप्राइज एआई कॉन्टेक्स्ट सिंथेसिस बेहतर होता है।

Guruprasad Raghavan, George Nychis, Rohan Narayana Murthy2026-05-18
🔢 mathematics

PrismQuant: Rate-Distortion-Optimal Vector Quantization for Gaussian-Mixture Sources

यह शोध पत्र PrismQuant को प्रस्तुत करता है, जो गॉसियन-मिश्रण स्रोतों (Gaussian-mixture sources) के लिए एक वेक्टर क्वांटाइजेशन फ्रेमवर्क है जो घटक लेबल (component labels) को लॉसलेस तरीके से ट्रांसमिट करके और स्केलर क्वांटाइजेशन के साथ घटक-विशिष्ट KLTs लागू करके निकट-इष्टतम दर-विकृति (rate-distortion) प्रदर्शन प्राप्त करता है, जो प्रभावी रूप से सैद्धांतिक सीमाओं और व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच के अंतर को पाटता है और काफी छोटे मॉडल आकार के साथ बड़े ट्रांसफार्मर-आधारित कोडक से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Bumsu Park, Chanho Park, Youngmok Park, Namyoon Lee2026-05-18
🤖 machine learning

On the Fragility of Data Attribution When Learning Is Distributed

यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि डिस्ट्रिब्यूटेड लर्निंग में डेटा एट्रिब्यूशन नाजुक है, क्योंकि एक दुर्भावनापूर्ण प्रतिभागी लेटेंट ऑप्टिमाइजेशन का फायदा उठाकर सिंथेटिक बैच इंजेक्ट कर सकता है जो वैश्विक मॉडल की उपयोगिता को कम किए बिना या मौजूदा सुरक्षा प्रणालियों को सक्रिय किए बिना उनके मापे गए योगदान को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देता है।

Xian Gao, Bo Hui, Min-Te Sun, Wei-Shinn Ku2026-05-18