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🤖 AI

Agentic Interpretation: Lattice-Structured Evidence for LLM-Based Program Analysis

यह शोध पत्र "एजेंटिक इंटरप्रिटेशन" (agentic interpretation) प्रस्तावित करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो विश्लेषण लक्ष्यों को एक सीमित-ऊंचाई वाले लैटिस (lattice) के भीतर ट्रैक किए गए स्थानीय दावों में विभाजित करके, एलएलएम-संचालित प्रोग्राम रीजनिंग पर लैटिस-आधारित स्टैटिक एनालिसिस सिद्धांतों को लागू करता है, जिससे भंगुर वन-शॉट दृष्टिकोणों की तुलना में अधिक सुदृढ़, साक्ष्य-आधारित और पुनरावृत्तिपूर्ण प्रोग्राम विश्लेषण सक्षम होता है।

Jacqueline L. Mitchell, Chao Wang2026-05-14
🤖 machine learning

Do Fair Models Reason Fairly? Counterfactual Explanation Consistency for Procedural Fairness in Credit Decisions

यह शोध पत्र काउंटरफैक्चुअल एक्सप्लेनेशन कंसिस्टेंसी (CEC) को प्रस्तुत करता है, जो क्रेडिट निर्णय मॉडलों में "छिपे हुए प्रक्रियात्मक पूर्वाग्रह" का पता लगाने और उसे कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक ढांचा है, यह सुनिश्चित करते हुए कि समान परिणामों वाले व्यक्तियों को सुसंगत तर्क प्राप्त हों, जो एक महत्वपूर्ण निष्पक्षता आयाम है जिसे मानक परिणाम-आधारित मेट्रिक्स द्वारा अनदेखा कर दिया जाता है।

Gideon Popoola, John Sheppard2026-05-14
⚛️ quantum physics

Controllable Quantum Memory Capacity in Quantum Reservoir Networks with Tunable partial-SWAPs

यह शोध पत्र क्वांटम रिज़र्वर नेटवर्क के लिए एक हार्डवेयर-साध्य ट्यूनेबल पार्शियल-SWAP तंत्र प्रस्तुत करता है जो मेमोरी डिसिपेशन दरों पर सीधा नियंत्रण प्रदान करता है, जिससे सिमुलेशन और IBM क्वांटम प्रोसेसरों के माध्यम से मान्य पुनरावर्ती क्वांटम आर्किटेक्चर में मेमोरी क्षमता की नियंत्रणीयता और समझ को बढ़ाया जा सकता है।

Erik L. Connerty, Ethan N. Evans2026-05-14
🤖 AI

The End Justifies the Mean: A Linear Ranking Rule for Proportional Sequential Decisions

यह शोध पत्र अनुक्रमिक सेटिंग्स में सामूहिक निर्णय लेने के लिए दीर्घकालिक व्यक्तिगत आनुपातिकता प्राप्त करने वाले एक सरल रैखिक रैंकिंग नियम के रूप में कोणीय माध्य (angular mean) का प्रस्ताव करता है, जो उच्च मतदाता असहमति वाले परिदृश्यों में अंकगणितीय माध्य का एक बेहतर विकल्प प्रदान करता है।

Carmel Baharav, Niclas Boehmer, Bailey Flanigan, Maximilian T. Wittmann2026-05-14
🤖 AI

Large Language Models for Agentic NetOps and AIOps: Architectures, Evaluation, and Safety

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि विश्वसनीय और सुरक्षित एजेंटिक नेटऑप्स (NetOps) और एआयऑप्स (AIOps) सिस्टम स्वयं लैंग्वेज मॉडल्स पर कम और उनके आसपास की सुदृढ़ संरचनाओं—जैसे कि आश्वासन अनुबंध (assurance contracts), सैंडबॉक्स्ड मूल्यांकन (sandboxed evaluations), और गवर्नेंस फ्रेमवर्क—पर अधिक निर्भर करते हैं, जो स्वायत्तता को एक ऑडिट करने योग्य और सुरक्षित परिनियोजन सुनिश्चित करने के लिए एक नियंत्रित परिचालन नियंत्रण समस्या के रूप में देखते हैं।

Muhammad Bilal, Jon Crowcroft, Ruizhi Wang, Xiaolong Xu, Schahram Dustdar2026-05-14
🤖 AI

What Do You Think I Think? Accounting for Human Beliefs Using Second-Order Theory of Mind

यह शोध पत्र I-POMDPs का उपयोग करते हुए एक द्वितीय-क्रम (second-order) थ्योरी ऑफ माइंड फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एक एजेंट को मानव संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों और एजेंट के बारे में त्रुटिपूर्ण विश्वासों का पता लगाने और अनुकूल रूप से उन्हें संबोधित करने में सक्षम बनाता है, जिससे एक उपयोगकर्ता अध्ययन में प्रदर्शित होने के अनुसार, अंतःक्रिया की गुणवत्ता और फीडबैक उपयोगिता में सुधार होता है।

Patrick Callaghan, Reid Simmons, Henny Admoni2026-05-14
💬 NLP

Simulating Students or Sycophantic Problem Solving? On Misconception Faithfulness of LLM Simulators

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि वर्तमान LLM-आधारित छात्र सिम्युलेटर इंटरैक्शन के दौरान सुसंगत गलत धारणाओं को बनाए रखने में विफल रहते हैं, बल्कि फीडबैक की प्रासंगता की परवाह किए बिना उत्तरों को अनियंत्रित रूप से सुधारने की एक "चाटुकारिता" (sycophantic) प्रवृत्ति प्रदर्शित करते हैं, लेकिन यह दर्शाता है कि इस गलत धारणा की निष्ठा को सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग से जुड़े एक विशेष पोस्ट-ट्रेनिंग पाइपलाइन के माध्यम से महत्वपूर्ण रूप से सुधारा जा सकता है।

Heejin Do, Shashank Sonkar, Mrinmaya Sachan2026-05-14
🤖 machine learning

Multi-Quantile Regression for Extreme Precipitation Downscaling

यह शोध पत्र Q-SRDRN को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-क्वांटाइल सुपर-रिज़ॉल्यूशन नेटवर्क है जिसे पिनबॉल लॉस और विशिष्ट वास्तुशिल्प घटकों के साथ प्रशिक्षित किया गया है ताकि डीप लर्निंग डाउनस्केलिंग में अत्यधिक वर्षा की घटनाओं के व्यवस्थित कम-अनुमान (under-prediction) को दूर किया जा सके, जिससे विभिन्न अमेरिकी क्षेत्रों में नियतात्मक बेसलाइनों की तुलना में भारी-पूंछ (heavy-tail) वाली घटनाओं के लिए काफी बेहतर डिटेक्शन दर प्राप्त हुई है।

Hamed Najafi, Gareth Lagerwall, Jayantha Obeysekera, Jason Liu2026-05-14
🤖 machine learning

WriteSAE: Sparse Autoencoders for Recurrent State

यह शोधपत्र WriteSAE को प्रस्तुत करता है, जो स्टेट-स्पेस और हाइब्रिड रिकरेंट लैंग्वेज मॉडल्स के मैट्रिक्स कैश राइट्स (matrix cache writes) को विघटित और संपादित करने के लिए डिज़ाइन किया गया पहला स्पार्स ऑटोएनकोडर (sparse autoencoder) है, जो डिकोडर एटम्स (decoder atoms) को उनके मूल रैंक-1 अपडेट आकार में गुणनखंडित करके सटीक व्यवहार संबंधी हस्तक्षेप और अत्यधिक सटीक प्रभाव भविष्यवाणी सक्षम बनाता है।

Jack Young2026-05-14
⚡ electrical engineering

Adaptive Smooth Tchebycheff Attention for Multi-Objective Policy Optimization

यह शोध पत्र एक एडेप्टिव स्मूथ चेबिचेफ (Adaptive Smooth Tchebycheff) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो वास्तविक समय के ग्रेडिएंट इंटरफेरेंस के आधार पर अनुकूलन सुगमता (optimization smoothness) को गतिशील रूप से नियंत्रित करता है, जिससे उन बहु-उद्देश्यीय रोबोटिक कार्यों के लिए गैर-उत्तल क्षेत्रों (non-convex regions) में पारेटो-इष्टतम नीतियों की सुदृढ़ खोज सक्षम होती है जहाँ स्थिर गैर-रेखीय विधियाँ विफल हो जाती हैं और रैखिक स्केलेराइजेशन (linear scalarizations) सैद्धांतिक रूप से सीमित होते हैं।

Alejandro Murillo-Gonzalez, Mahmoud Ali, Lantao Liu2026-05-14