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Kaczmarz Linear Attention

यह शोध पत्र काज़ार्क (Kaczmarz) लीनियर अटेंशन (KLA) को प्रस्तुत करता है, जो एक संशोधित गेटेड डेल्टानेट (Gated DeltaNet) है जो अपने अनुभवजन्य रूप से सीखे गए अपडेट गुणांक को सैद्धांतिक रूप से व्युत्पन्न, की-नॉर्म-नॉर्मलाइज्ड (key-norm-normalized) काज़ार्क स्टेप साइज से बदल देता है, जिसके परिणामस्वरूप मॉडल की संरचना या स्टेट शेप (state shape) को बदले बिना बेहतर परप्लेक्सिटी (perplexity), दीर्घ-संदर्भ स्थिरता (long-context stability) और डिकोडिंग दक्षता प्राप्त होती है।

Jiaxuan Zou, Ruifeng Ren, Yong Liu2026-05-12
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What Will Happen Next: Large Models-Driven Deduction for Emergency Instances

यह शोध पत्र लार्ज मॉडल्स-ड्रिवन वर्ल्ड लाइन डाइवर्जेंस सिस्टम (WLDS) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो जोखिम मूल्यांकन और निर्णय लेने में सुधार के लिए विविध, उच्च-सटीकता वाले आपातकालीन उदाहरणों को गतिशील रूप से उत्पन्न करने, विज़ुअलाइज़ करने और निष्कर्ष निकालने हेतु तथ्यात्मक और तार्किक अंशांकन तंत्रों के साथ लार्ज मॉडल्स का लाभ उठाता है।

Zhengqing Hu, Dong Chen, Junkun Yuan, Liang Liu, Hua Wang, Zhao Jin, Yingchaojie Feng, Wei Chen, Mingliang Xu2026-05-12
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Lattice Deduction Transformers

यह शोध पत्र लैटिस डिडक्शन ट्रांसफॉर्मर (LDT) का परिचय देता है, जो एक आवर्ती (recurrent) मॉडल है जो लैटिस प्रोजेक्शन और एब्स्ट्रैक्ट इंटरप्रिटेशन के माध्यम से सुदृढ़ निष्कर्ष (sound deduction) का अनुमान लगाकर सुडोकू और भूलभुलैया जैसे जटिल तर्क पहेलियों पर लगभग पूर्ण सटीकता प्राप्त करता है, जो अनुभवजन्य सुदृढ़ता (empirical soundness) बनाए रखते हुए अत्याधुनिक एलएलएम (LLMs) से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Liam Davis, Leopold Haller, Alberto Alfarano, Mark Santolucito2026-05-12
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The Echo Amplifies the Knowledge: Somatic Marker Analogues in Language Models via Emotion Vector Re-Injection

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि भाषा मॉडलों में इमोशन वेक्टर्स (emotion vectors) को पुन: इंजेक्ट करना एक "सोमैटिक मार्कर एनालॉग" (somatic marker analogue) बनाता है जो केवल तभी निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाता है जब इसे सिमेंटिक ज्ञान के साथ जोड़ा जाता है, जिससे डैमासियो के इस निष्कर्ष की प्रतिकृति बनती है कि भावनात्मक संकेत संज्ञानात्मक तर्क को बढ़ाते हैं लेकिन उसे प्रतिस्थापित नहीं करते हैं।

Jared Glover2026-05-12
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DiagnosticIQ: A Benchmark for LLM-Based Industrial Maintenance Action Recommendation from Symbolic Rules

यह शोध पत्र DiagnosticIQ प्रस्तुत करता है, जो 6,690 विशेषज्ञ-सत्यापित प्रश्नों का एक बेंचमार्क है जिसे प्रतीकात्मक औद्योगिक रखरखाव नियमों को सुधारात्मक कार्रवाइयों में अनुवाद करने की LLMs की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि फ्रंटियर मॉडल मानव-स्तर के प्रदर्शन के करीब पहुँचते हैं, वे संरचनात्मक व्यवधानों के तहत भंगुर बने रहते हैं और उनमें मजबूत अंशांकन (कैलिब्रेशन) का अभाव है।

Devin Yasith De Silva, Dhaval Patel, Christodoulos Constantinides, Shuxin Lin, Nianjun Zhou, Paul J Adams, Sal Rosato, N (…)2026-05-12
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Reasoning-Aware Training for Time Series Forecasting

यह शोधपत्र STRIDE प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो LLM तर्क को निरंतर एम्बेडिंग्स (continuous embeddings) में एक क्रॉस-मोडल प्रायोर (cross-modal prior) के रूप में आसवित (distill) करके टाइम सीरीज़ फाउंडेशन मॉडल्स को उन्नत करता है, जिससे मोडैलिटी गैप को पाटकर अत्याधुनिक पूर्वानुमान सटीकता प्राप्त करने के साथ-साथ मानव-व्याख्या योग्य गुणात्मक तर्क भी जोड़ा जाता है।

Md Atik Ahamed, Mihir Parmar, Palash Goyal, Chun-Liang Li, Qiang Cheng, Tomas Pfister, Jinsung Yoon2026-05-12
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AgentCollabBench: Diagnosing When Good Agents Make Bad Collaborators

यह शोध पत्र AgentCollabBench प्रस्तुत करता है, जो एक नैदानिक बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि मल्टी-एजेंट सिस्टम की विफलताएं अक्सर संरचनात्मक संचार बाधाओं और निर्देश क्षय (instruction decay) एवं मिथ्या-विश्वास संचरण (false-belief contagion) जैसे विशिष्ट व्यवहार संबंधी जोखिमों से उत्पन्न होती हैं, जो यह दर्शाता है कि विश्वसनीय सहयोग मॉडल की बुद्धिमत्ता को बढ़ाने के बजाय वास्तुशिल्प डिजाइन (architectural design) पर अधिक निर्भर करता है।

Aritra Mazumder, Shubhashis Roy Dipta, Nusrat Jahan Lia, Tanzila Khan, Kainat Raisa Hossain, Nehaa Shri, Shubhrangshu De (…)2026-05-12
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Sketch-and-Verify: Structured Inference-Time Scaling via Program Sketching

यह शोध पत्र 'स्केच-एंड-वेरिफाई' (Sketch-and-Verify) को पेश करता है, जो छोटे कोड मॉडलों के लिए एक लागत प्रभावी इन्फरेंस-टाइम स्केलिंग रणनीति है जो विविध एल्गोरिद्मिक स्केचेस को सूचीबद्ध करने और उन्हें कई उम्मीदवारों के साथ भरने के माध्यम से फ्लैट सैंपलिंग से बेहतर प्रदर्शन करती है, हालांकि यह मजबूत मॉडल स्तरों के प्रदर्शन को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है।

Shan Jiang, Zijian Yi, Chenguang Zhu2026-05-12
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MIND-Skill: Quality-Guaranteed Skill Generation via Multi-Agent Induction and Deduction

यह शोध पत्र MIND-Skill को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो जटिल कार्यों पर मजबूती और सामान्यीकरण सुनिश्चित करने के लिए टेक्स्टुअल लॉस (पुनर्निर्माण, परिणाम और रूब्रिक) के माध्यम से अनुकूलित इंडक्शन-डिडक्शन चक्र के माध्यम से स्वचालित रूप से उच्च-गुणवत्ता वाले, पुन: प्रयोज्य LLM कौशल उत्पन्न करता है।

Yixuan Li, Mingshu Cai, Ziyang Xiao, Wanyuan Wang, Yanchen Deng, Bo An2026-05-12
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Explanation Fairness in Large Language Models: An Empirical Analysis of Disparities in How LLMs Justify Decisions Across Demographic Groups

यह शोधपत्र एक्सप्लेनेशन फेयरनेस टैक्सोनॉमी (EFT) प्रस्तुत करता है और अनुभवजन्य साक्ष्य प्रस्तुत करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों के बीच गुणवत्ता, स्वर और परिष्कार के विविध स्तरों वाली व्याख्याएं व्यवस्थित रूप से उत्पन्न करते हैं, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि प्रॉम्पटिंग निर्णय-जुड़े विसंगतियों को कम कर सकती है, फिर भी प्री-ट्रेनिंग वितरणों के कारण शैलीगत असमानताएं बनी रहती हैं।

Gautam Veldanda2026-05-12