cs.AI पेपर | Gist.Science

Neural Point-Forms

यह शोध पत्र न्यूरल पॉइंट-फॉर्म्स (NPFs) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन क्रम-अपरिवर्तनीय (permutation-invariant) न्यूरल लेयर है जो तुलनात्मक मैट्रिसेस (comparison matrices) के माध्यम से उच्च-क्रम स्पर्शता (higher-order tangency) की जानकारी को मॉडल करके, पॉइंट क्लाउड्स के लिए संक्षिप्त और व्याख्यात्मक ज्यामितीय विशेषताओं को सीखने के लिए डिफ्यूजन ज्योमेट्री का लाभ उठाता है, जो मैनिफोल्ड संरचना और सैंपलिंग घनत्व पर निर्भर कार्यों में विशेष प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।

Bruno Trentini, Jacob Hume, Vincenzo Antonio Isoldi, Philipp Misof, Ekaterina S. Ivshina, Kelly Maggs2026-05-18

💬 NLP

Process Rewards with Learned Reliability

यह शोधपत्र BetaPRM को प्रस्तुत करता है, जो एक वितरण संबंधी प्रोसेस रिवॉर्ड मॉडल (distributional Process Reward Model) है जो स्टेप-लेवल सफलता की संभावनाओं और उनकी विश्वसनीयता दोनों का पूर्वानुमान लगाता है ताकि एडेप्टिव कंप्यूटेशन एलोकेशन (Adaptive Computation Allocation) को सक्षम बनाया जा सके, जो भविष्यवाणी के आत्मविश्वास के आधार पर गणना को गतिशील रूप से समायोजित करके बेस्ट-ऑफ-एन (Best-of-N) रीजनिंग में सटीकता-टोकन ट्रेडऑफ़ में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Jinyuan Li, Langlin Huang, Chengsong Huang, Shaoyang Xu, Donghong Cai, Yuyi Yang, Wenxuan Zhang, Jiaxin Huang2026-05-18

🤖 machine learning

DeltaPrompts: Escaping the Zero-Delta Trap in Multimodal Distillation

यह शोध पत्र डेल्टाप्रॉम्प्ट्स (DeltaPrompts) का परिचय देता है, जो एक चरणबद्ध पाइपलाइन द्वारा निर्मित 200k सिंथेटिक रीजनिंग समस्याओं का एक डेटासेट है जो "ज़ीरो-डेल्टा" प्रॉम्प्ट्स को लक्षित करता है जहाँ शिक्षक और छात्र मॉडल सहमत होते हैं, जिससे लर्निंग सिग्नल अधिकतम होता है और विविध मल्टीमॉडल डिस्टिलेशन परिदृश्यों में 15% तक सापेक्ष प्रदर्शन सुधार प्राप्त होता है।

Jaehun Jung, Hyunwoo Kim, Brandon Cui, Ximing Lu, David Acuna, Prithviraj Ammanabrolu, Yejin Choi2026-05-18

🤖 AI

RTL-BenchMT: Dynamic Maintenance of RTL Generation Benchmark Through Agent-Assisted Analysis and Revision

यह शोध पत्र RTL-BenchMT को प्रस्तुत करता है, जो एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो दोषपूर्ण बेंचमार्क मामलों की पहचान करने और उन्हें संशोधित करने तथा RTL जनरेशन बेंचमार्क में ओवरफिटिंग का पता लगाने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे व्यवस्थित रूप से मानव रखरखाव लागत को कम किया जा सके और एक परिष्कृत, ओपन-सोर्स बेंचमार्क सुइट प्रदान किया जा सके।

Jing Wang, Shang Liu, Hangan Zhou, Zhiyao Xie2026-05-18

🤖 AI

DRS-GUI: Dynamic Region Search for Training-Free GUI Grounding

DRS-GUI एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो एक हल्के UI परसेप्टर और एक MCTS-आधारित एक्शन प्लानर का उपयोग करके मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में GUI ग्राउंडिंग को बढ़ाता है, ताकि जटिल स्क्रीनशॉट में निर्देश-प्रासंगिक तत्वों को कुशलतापूर्वक खोजने के लिए मानव-समान अनुदेशात्मक क्रियाओं (फोकस, शिफ्ट और स्कैटर) को गतिशील रूप से सिम्युलेट किया जा सके।

Yichao Liu, Huawen Shen, Liu Yu, Shiyu Liu, Zeyu Chen, Yu Zhou2026-05-18

🤖 AI

Domain-Independent Game Abstraction using Word Embedding Techniques

यह शोध पत्र एक डोमेन-स्वतंत्र गेम एब्स्ट्रैक्शन विधि प्रस्तावित करता है जो गेम क्रियाओं (एक्शन्स) को दर्शाने और क्लस्टर करने के लिए नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग वर्ड एम्बेडिंग तकनीकों का लाभ उठाता है, जो विशिष्ट, डोमेन-विशिष्ट एल्गोरिदम से आगे न बढ़ पाने के बावजूद गेम की जटिलता को कम करने में अपनी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।

Juho Kim, Tuomas Sandholm2026-05-18

🤖 AI

Position: Artificial Intelligence Needs Meta Intelligence -- the Case for Metacognitive AI

यह शोध पत्र मेटाकॉग्निशन (metacognition) को एक मौलिक डिज़ाइन सिद्धांत के रूप में वकालत करता है ताकि प्रणालियों को अपनी अवस्थाओं की निगरानी करने और संसाधनों को अनुकूल रूप से आवंटित करने में सक्षम बनाकर AI की सटीकता, सुरक्षा और दक्षता को बढ़ाया जा सके, जिसे एक फेडरेटेड लर्निंग केस स्टडी और एक नए सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Sergei Chuprov, Richard D. Lange, Leon Reznik, Paulo Shakarian, Raman Zatsarenko, Dmitrii Korobeinikov2026-05-18

🤖 AI

Detecting Privilege Escalation in Polyglot Microservices via Agentic Program Analysis

यह शोध पत्र नियो (Neo) को प्रस्तुत करता है, जो एक एजेंटिक प्रोग्राम विश्लेषण ढांचा है जो जटिल, पॉलीग्लॉट माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर में प्रिविलेज एस्केलेशन कमजोरियों का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को क्लासिक प्रोग्राम विश्लेषण के साथ जोड़ता है, जिसने 25 ओपन-सोर्स एप्लिकेशन्स में 24 ज़ीरो-डे खामियों को उच्च परिशुद्धता और रिकॉल के साथ सफलतापूर्वक पहचाना है।

Penghui Li, Hong Yau Chong, Yinzhi Cao, Junfeng Yang2026-05-18

🤖 AI

See Before You Code: Learning Visual Priors for Spatially Aware Educational Animation Generation

यह शोध पत्र OmniManim को प्रस्तुत करता है, जो एक रेंडर-फीडबैक-जागरूक ढांचा है जो उच्च गुणवत्ता वाले, स्थानिक रूप से सटीक शैक्षिक एनिमेशन उत्पन्न करने के लिए स्पष्ट विजुअल प्लानिंग और इंटरपोलेशन-जागरूक अनुकूलन के साथ एक विजन एजेंट का लाभ उठाता है, जिससे उन दृश्य दोषों को संबोधित किया जाता है जो केवल कोड निष्पादन के बाद ही पहचाने जा सकते हैं।

Yuejia Li, Ke He, Junheng Li, Shutong Chen, Jingkang Xia, Zhiyue Su, Junchi Zhang, Mang Ye2026-05-18

🤖 AI

A Few GPUs, A Whole Lotta Scale: Faithful LLM Training Emulation with PrismLLM

PrismLLM एक नवीन प्रणाली है जो एक उच्च-सटीक स्लाइसिंग-आधारित निष्पादन ग्राफ (slicing-based execution graph) को एक हाइब्रिड दृष्टिकोण के साथ जोड़कर, 8,192 तक GPU वाले क्लस्टर्स पर बड़े पैमाने के LLM प्रशिक्षण के निष्ठापूर्ण अनुकरण (faithful emulation) को 1% से भी कम भौतिक हार्डवेयर का उपयोग करके सक्षम बनाती है, जहाँ चयनित रैंक मूल प्रोग्राम चलाते हैं जबकि अन्य को आभासी रूप से पुन: प्रस्तुत (virtually replayed) किया जाता है।

Shaoke Xi, ChonLam Lao, Boyi Jia, Jiaqi Gao, Zhipeng Zhang, Jiamin Cao, Brian Sutioso, Erci Xu, Minlan Yu, Kui Ren, Yong (…)2026-05-18

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