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REAP: Reinforcement-Learning End-to-End Autonomous Parking with Gaussian Splatting Simulator for Real2Sim2Real Transfer

यह शोध पत्र REAP का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढीकरण लर्निंग (Reinforcement Learning) आधारित एंड-टू-एंड स्वायत्त पार्किंग प्रणाली है जो कुशल प्रशिक्षण और सफल Real2Sim2Real स्थानांतरण प्राप्त करने के लिए सॉफ्ट एक्टर-क्रिटिक (Soft Actor-Critic), बिहेवियर क्लोनिंग (behavior cloning) और एक 3D गॉसियन स्प्लेटिंग (3D Gaussian Splatting) सिम्युलेटर का लाभ उठाता है, जो विशेष रूप से संकीर्ण मैकेनिकल पार्किंग स्लॉट जैसे चरम परिदृश्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है।

Changze Li, Zhe Chen, Shaoyu Chen, Lisen Mu, Yijian Li, Yuelong Yu, Qian Zhang, Qing Su, Ming Yang, Tong Qin2026-05-12
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AgentForesight: Online Auditing for Early Failure Prediction in Multi-Agent Systems

यह शोध पत्र AgentForesight प्रस्तुत करता है, जो एक कॉम्पैक्ट ऑनलाइन ऑडिटर वाला एक फ्रेमवर्क है जिसे नए क्यूरेटेड AFTraj-2K डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है ताकि LLM-आधारित मल्टी-एजेंट सिस्टम में निर्णायक त्रुटियों की वास्तविक समय में भविष्यवाणी और स्थानीयकरण किया जा सके, जिससे पोस्ट-हॉक विफलता एट्रिब्यूशन पर निर्भर रहने के बजाय डिप्लॉयमेंट-टाइम इंटरवेंशन (तैनाती-समय हस्तक्षेप) सक्षम हो सके।

Boxuan Zhang, Jianing Zhu, Zeru Shi, Dongfang Liu, Ruixiang Tang2026-05-12
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Bias by Necessity: Impossibility Theorems for Sequential Processing with Convergent AI and Human Validation

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि प्राइमेसी (primacy) और एंकरिंग (anchoring) जैसे संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह, ऑटोरेग्रेसिव एआई मॉडल और मानव संज्ञान दोनों में क्रमिक प्रसंस्करण बाधाओं के गणितीय रूप से अपरिहार्य परिणाम हैं, जो सैद्धांतिक प्रमाणों और अनुभवजन्य सत्यापन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि ये पूर्वाग्रह केवल त्रुटियां होने के बजाय संसाधन-तर्कसंगत प्रतिक्रियाएं हैं।

Jikun Wu, Dongxin Guo, Siu-Ming Yiu2026-05-12
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Control Your View: High-Resolution Global Semantic Manipulation in Learned Image Compression

यह शोध पत्र मानक हमलों की विफलता का विश्लेषण करके और एक नवीन PGD2^{2}-GSM पद्धति का प्रस्ताव देकर, जो एक आवधिक ज्यामितीय क्षय (Periodic Geometric Decay) अनुसूची के साथ ऐसे हमलों को सफलतापूर्वक निष्पादित करती है, सीखे गए इमेज कम्प्रेशन (learned image compression) में उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले वैश्विक सिमेंटिक हेरफेर (high-resolution global semantic manipulation) की पूर्व में दुर्बोध चुनौती को संबोधित करता है।

Jiaming Liang, Chi-Man Pun, Weisi Lin, Greta Seng Peng Mok2026-05-12
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AdaPreLoRA: Adafactor Preconditioned Low-Rank Adaptation

AdaPreLoRA एक नवीन LoRA ऑप्टिमाइज़र है जो वेट स्पेस पर एक Adafactor-आधारित डायगोनल क्रोनेकर प्रीकंडिशनरनर को अपनाकर और HtH_t-भारित असंतुलन (imbalance) को न्यूनतम करने वाले एक क्लोज्ड-फॉर्म फैक्टर अपडेट को चुनकर फैक्टर-स्पेस प्रीकंडिशनर की सिंगुलैरिटी को संबोधित करता है, जिससे यह कम मेमोरी ओवरहेड बनाए रखते हुए विभिन्न मॉडलों और कार्यों में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Ziyun Liu, Fengmiao Bian, Jian-Feng Cai2026-05-12
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SlimQwen: Exploring the Pruning and Distillation in Large MoE Model Pre-training

यह शोध पत्र बड़े पैमाने के Mixture-of-Experts (MoE) मॉडलों को प्रीट्रेनिंग के दौरान कंप्रेस करने के लिए स्ट्रक्चर्ड प्रूनिंग और नॉलेज डिस्टिलेशन की व्यवस्थित जांच करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि प्रूनिंग बेहतर इनिशियलाइजेशन प्रदान करती है, क्रमिक कंप्रेशन शेड्यूल्स वन-शॉट विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, और लैंग्वेज मॉडलिंग को मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन डिस्टिलेशन के साथ संयोजित करने से काफी छोटे मॉडल में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Shengkun Tang, Zekun Wang, Bo Zheng, Liangyu Wang, Rui Men, Siqi Zhang, Xiulong Yuan, Zihan Qiu, Zhiqiang Shen, Dayiheng (…)2026-05-12
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Causal Dimensionality of Transformer Representations: Measurement, Scaling, and Layer Structure

यह शोध पत्र "कॉज़ल डाइमेंशनैलिटी" (कप्पा) को एक मॉडल-अंतर्निहित मीट्रिक के रूप में प्रस्तुत करता है जो एक ट्रांसफॉर्मर लेयर के कॉज़ल प्रभाव के प्रभावी रैंक को परिमाणित करता है, यह प्रकट करते हुए कि जहाँ प्रतिनिधित्व क्षमता (representational capacity) स्पार्स ऑटोएन्कोडर की चौड़ाई के साथ रैखिक रूप से बढ़ती है, वहीं कॉज़ल क्षमता उप-रैखिक स्तर पर संतृप्त हो जाती है जो मॉडल के आकार के प्रति अपरिवर्तित रहती है और नेटवर्क की गहराई केAcross विशिष्ट संरचनात्मक पैटर्न प्रदर्शित करती है।

Nilesh Sarkar, Dawar Jyoti Deka2026-05-12
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MeshFIM: Local Low-Poly Mesh Editing via Fill-in-the-Middle Autoregressive Generation

MeshFIM एक Fill-in-the-Middle ऑटोरेग्रेसिव फ्रेमवर्क पेश करता है जो आसपास के संदर्भ (surrounding context) के आधार पर विशिष्ट क्षेत्रों को पुनर्जीवित करके लो-पॉली मेश के कुशल, उच्च-गुणवत्ता वाले स्थानीय संपादन और मरम्मत को सक्षम बनाता है, जिससे पारंपरिक 'ऑल-ओर-नथिंग' पुनर्जनन विधियों की अक्षमता और संरचनात्मक व्यवधान को दूर किया जा सकता है।

Dingdong Yang, Jian Liu, Biwen Lei, Haohan Weng, Zhuo Chen, Song Guo, Hao Richard Zhang, Ali Mahdavi Amiri, Chunchao Guo2026-05-12
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Communicating Sound Through Natural Language

यह शोध पत्र लेक्सिकल अकॉस्टिक कोडिंग (LAC) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जहाँ पूर्व-प्रशिक्षित LLM एजेंट वेवफॉर्म्स को व्याख्यात्मक अंग्रेजी टेक्स्ट विवरणों में बदलकर और उन्हें क्लोज्ड-लूप रिफाइनमेंट के माध्यम से पुनर्गठित करके ध्वनि के संचार करते हैं, जो प्रभावी रूप से प्राकृतिक भाषा को ऑडियो के लिए एक परिमित-दर (finite-rate), हानिपूर्ण (lossy) ट्रांसपोर्ट प्रतिनिधित्व के रूप में उपयोग करता है।

Emanuele Rossi, Emanuele Rodolà2026-05-12
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Omni-scale Learning-based Sequential Decision Framework for Order Fulfillment of Tote-handling Robotic Systems

यह शोध पत्र OLSF-TRS का प्रस्ताव करता है, जो एक सामान्यीकृत और स्केलेबल ढांचा है जो टोट-हैंडलिंग रोबोटिक सिस्टम में अनुक्रमिक ऑर्डर-टोट-रोबोट निर्णयों को अनुकूलित करने के लिए स्ट्रक्चर्ड कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन को मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग (multi-agent reinforcement learning) के साथ एकीकृत करता है, जिससे छोटे पैमाने पर निकट-इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त होता है और बड़े पैमाने के परिदृश्यों में टोट गतिविधियों को कम करके और परिचालन दक्षता को बढ़ाकर अत्याधुनिक ह्यूरिस्टिक्स (state-of-the-art heuristics) से काफी बेहतर प्रदर्शन किया जाता है।

Jiaxin Liu, Peng Yang, Yuping Li, Xinyue Xie2026-05-12