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Automated Reformulation of Robust Optimization via Memory-Augmented Large Language Models

यह शोध पत्र रूबस्ट ऑप्टिमाइज़ेशन रीफॉर्मुलेशन (robust optimization reformulation) पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन करने के लिए एक समर्पित बेंचमार्क, AutoRO-Bench पेश करता है, और AutoREM प्रस्तावित करता है, जो एक ट्यूनिंग-मुक्त, मेमोरी-ऑगमेंटेड फ्रेमवर्क है जो विविध मॉडल्स और डेटासेट्स में रीफॉर्मुलेशन की सटीकता और दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए पिछले विफलताओं से स्वायत्त रूप से सीखता है।

Jinbiao Chen, Shuang Jin, Guoyun Zhang, Junyu Zhang, Guanyi Wang, Hanzhang Qin2026-05-13
🤖 AI

MedMemoryBench: Benchmarking Agent Memory in Personalized Healthcare

MedMemoryBench व्यक्तिगत स्वास्थ्य देखभाल एजेंटों के लिए एक नवीन, बड़े पैमाने के बेंचमार्किंग ढांचे को पेश करता है जो यथार्थवादी चिकित्सा प्रक्षेप पथ (medical trajectories) उत्पन्न करने के लिए एक मानव-एजेंट सहयोगात्मक पाइपलाइन और मेमोरी प्रदर्शन का कठोरता से मूल्यांकन करने के लिए एक स्ट्रीमिंग मूल्यांकन प्रोटोकॉल का उपयोग करता है, जो मौजूदा आर्किटेक्चर में मेमोरी संतृप्ति (memory saturation) जैसी महत्वपूर्ण बाधाओं को प्रकट करता है।

Yihao Wang, Haoran Xu, Renjie Gu, Yixuan Ye, Xinyi Chen, Xinyu Mu, Yuan Gao, Chunxiao Guo, Peng Wei, Jinjie Gu, Huan Li (…)2026-05-13
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Trade-offs in Decentralized Agentic AI Discovery Across the Compute Continuum

यह शोध पत्र कंप्यूट महाक्रम (कंप्यूट कॉन्टिनम) में विकेंद्रीकृत एजेंट खोज के लिए कॉर्ड (Chord), पास्ट्री (Pastry) और कैडेमलिया (Kademlia) स्ट्रक्चर्ड ओवरले के ट्रेड-ऑफ का मूल्यांकन करता है, जो एज-टू-क्लाउड वातावरण के लिए इष्टतम ऑपरेटिंग पॉइंट्स की पहचान करने हेतु स्थिर और उच्च-चर्न (high-churn) स्थितियों के तहत विश्वसनीयता, स्टार्टअप व्यवहार और कंट्रोल-प्लेन ओवरहेड में उनके प्रदर्शन का विश्लेषण करता है।

Patrizio Dazzi, Emanuele Carlini, Matteo Mordacchini, Saul Urso2026-05-13
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Minimax Rates and Spectral Distillation for Tree Ensembles

यह शोध पत्र प्रेरित कर्नेल ऑपरेटरों (induced kernel operators) के आइजनवैल्यू क्षय (eigenvalue decay) से जोड़कर रैंडम फॉरेस्ट रिग्रेशन के लिए मिनिमैक्स-ऑप्टिमल अभिसरण दरों (minimax-optimal convergence rates) को स्थापित करता है और वृक्ष समुदायों (tree ensembles) को संक्षिप्त, उच्च-प्रदर्शन वाले मॉडलों में संकुचित करने के लिए अत्यधिक कुशल संपीड़न योजनाओं को विकसित करने हेतु इस स्पेक्ट्रल परिप्रेक्ष्य का लाभ उठाता है।

Binh Duc Vu, David S. Watson2026-05-13
🤖 machine learning

Martingale-Consistent Self-Supervised Learning

यह शोधपत्र एक मार्टिंगेल-संगत (martingale-consistent) स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो आंशिक अवलोकन के तहत मोटे (coarse) और परिष्कृत (refined) भविष्यवाणियों के बीच सामंजस्य लागू करता है, जिससे मानक अपरिवर्तनीयता-आधारित उद्देश्यों की तुलना में मॉडल की मजबूती और अंशांकन (calibration) में सुधार होता है।

Moritz Gögl, Hanwen Xing, Christopher Yau2026-05-13
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Very Efficient Listwise Multimodal Reranking for Long Documents

यह शोध पत्र ZipRerank को प्रस्तुत करता है, जो एक अत्यधिक कुशल लिस्टवाइज मल्टीमॉडल रीरैंकर है जो ऑटोरेग्रेसिव डिकोडिंग को समाप्त करके और दो-चरणीय प्रशिक्षण रणनीति को अपनाकर इन्फरेंस लेटेंसी को काफी कम करते हुए लंबे दस्तावेजों पर अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करता है।

Yiqun Sun, Pengfei Wei, Lawrence B. Hsieh2026-05-13
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IPI-proxy: An Intercepting Proxy for Red-Teaming Web-Browsing AI Agents Against Indirect Prompt Injection

यह शोध पत्र IPI-proxy को पेश करता है, जो एक इंटरसेप्टिंग प्रॉक्सी का उपयोग करने वाला एक ओपन-सोर्स टूलकिट है जो व्हाइटलिस्टेड डोमेन से HTTP रिस्पॉन्स को इंडायरेक्ट प्रॉम्प्ट इंजेक्शन पेलोड्स की एक विविध लाइब्रेरी के साथ गतिशील रूप से पुनर्गठित (rewrite) करता है, जिससे मॉक पेजों पर निर्भर रहे बिना उत्पादन-समान वातावरण में वेब-ब्राउज़िंग AI एजेंटों की यथार्थवादी और पुनरुत्पादक रेड-टीमिंग सक्षम होती है।

Chia-Pei (Janet), Chen, Kentaroh Toyoda, Anita Lai, Alex Leung2026-05-13
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From Clever Hans to Scientific Discovery: Interpreting EEG Foundational Transformers with LRP

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि लेयर-वाइज रिलेवेंस प्रोपेगेशन (LRP) को EEG फाउंडेशन मॉडल्स तक विस्तारित करना, "क्लेवर हंस" (Clever Hans) जैसे व्यवहारों को उजागर करके उनके निर्णय लेने की प्रक्रिया को प्रभावी ढंग से सत्यापित करता है और मस्तिष्क गतिविधि पैटर्न के संबंध में नवीन, जैविक रूप से प्रशंसनीय परिकल्पनाएं उत्पन्न करता है।

Justus Meyer zu Bexten, Nico Scherf, Bogdan Franczyk, Simon M. Hofmann2026-05-13
🤖 machine learning

Incentivizing Truthfulness and Collaborative Fairness in Bayesian Learning

यह शोध पत्र एक नवीन तंत्र प्रस्तावित करता है जो बेयसियन लर्निंग (Bayesian learning) में सहयोगात्मक निष्पक्षता और सत्यनिष्ठा दोनों को प्रमाणित रूप से सुनिश्चित करने के लिए एक अज्ञात सत्यापन सेट पर आधारित एक सत्यनिष्ठ डेटा मूल्यांकन फलन के साथ सेमीवैल्यूज़ (semivalues) को जोड़ता है, जिससे डेटा हेरफेर को रोका जा सकता है और डेटा स्रोतों को निष्पक्ष रूप से पुरस्कृत किया जा सकता है।

Rachael Hwee Ling Sim, Jue Fan, Xiao Tian, Xinyi Xu, Patrick Jaillet, Bryan Kian Hsiang Low2026-05-13
🤖 AI

Proteus: A Self-Evolving Red Team for Agent Skill Ecosystems

यह शोध पत्र प्रोटियस (Proteus) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-विकसित रेड-टीम फ्रेमवर्क है जो यह प्रदर्शित करता है कि वर्तमान कौशल जांच प्रणालीएं सुरक्षा जोखिमों का काफी कम आकलन करती हैं, यह प्रकट करते हुए कि कैसे अनुकूलनशील, फीडबैक-संचालित हमलावर घातक एजेंट कौशल वेरिएंट बनाने के लिए ऑडिट को बार-बार बायपास कर सकते हैं।

Zhaojiacheng Zhou2026-05-13