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CIVeX: Causal Intervention Verification for Language Agents

यह शोध पत्र CIVeX को प्रस्तुत करता है, जो एक कारण संबंधी हस्तक्षेप सत्यापनकर्ता (causal intervention verifier) है जो प्रस्तावित कार्यों को संरचनात्मक कारण प्रश्नों (structural causal queries) में मैप करके भाषा एजेंटों में विश्वसनीय टूल उपयोग सुनिश्चित करता है ताकि पहचान योग्य कारण प्रभावों की गारंटी दी जा सके, जिससे उन कन्फाउंडेड वर्कफ़्लो (confounded workflows) में गलत निष्पादन को रोका जा सके जहाँ मानक सत्यापन सुरक्षा उपाय विफल हो जाते हैं।

Fabio Rovai2026-05-12
🤖 machine learning

Prediction Bottlenecks Don't Discover Causal Structure (But Here's What They Actually Do)

यह शोध पत्र एक मानकीकृत मिथ्याकरण बेंचमार्क (falsification benchmark) प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि यह दावा कि प्रेडिक्शन बॉटलनैक्स (prediction bottlenecks) कारण संरचना (causal structure) की खोज करते है, गलत है, जो इसके बजाय यह प्रकट करता है कि देखे गए लाभ काफी हद तक नमूना-आकार के भ्रम (sample-size confounds) या विधि-अज्ञेय प्रभाव (method-agnostic effects) हैं जो ग्रेंजर कॉज़ैलिटी (Granger causality) और लासो (Lasso) जैसी शास्त्रीय विधियों द्वारा पीछे छोड़ दिए जाते हैं।

Ankit Hemant Lade, Sai Krishna Jasti, Indar Kumar, Aman Chadha2026-05-12
🤖 machine learning

Navigating LLM Valley: From AdamW to Memory-Efficient and Matrix-Based Optimizers

यह सर्वेक्षण बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के लिए अनुकूलन एल्गोरिदम (ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम) की एक व्यापक समीक्षा प्रदान करता है, जो शास्त्रीय प्रथम-क्रम दृष्टिकोणों से लेकर म्यूऑन (Muon) जैसे उन्नत मैट्रिक्स-आधारित ऑप्टिमाइज़र तक विधियों को वर्गीकृत करता है, और एक कठोर, स्केल-जागरूक बेंचमार्किंग का समर्थन करता है जो अभिसरण (कन्वर्जेंस), स्थिरता, मेमोरी दक्षता और कार्यान्वयन जटिलता का संयुक्त रूप से मूल्यांकन करता है।

Aditya Ranganath2026-05-12
🤖 AI

Open Ontologies: Tool-Augmented Ontology Engineering with Stable Matching Alignment

यह शोध पत्र ओपन ऑन्टोलॉजीज (Open Ontologies) का परिचय देता है, जो एक ओपन-सोर्स रस्ट-आधारित (Rust-based) प्रणाली है जो यह प्रदर्शित करती है कि स्थिर 1-टू-1 मिलान उच्च-गुणवत्ता वाले ऑन्टोलॉजी संरेखण के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है और संरचित मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) टूल एक्सेस, एलएलएम-संचालित (LLM-driven) ऑन्टोलॉजी इंटरेक्शन के लिए रॉ फ़ाइल रीडिंग और नो-फ़ाइल बेसलाइन दोनों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Fabio Rovai2026-05-12
🤖 AI

Agentic MIP Research: Accelerated Constraint Handler Generation

यह शोध पत्र एक एजेंटिक फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मिश्रित-पूर्णांक प्रोग्रामिंग (mixed-integer programming) के लिए SCIP बाधा हैंडलर्स (constraint handlers) को स्वायत्त रूप से उत्पन्न करने, सत्यापित करने और मूल्यांकन करने के लिए LLMs का लाभ उठाता है, जो सफलतापूर्वक वैश्विक बाधा संरचनाओं को पुनः प्राप्त करने और नवीन प्रवर्धन रणनीतियों (propagation strategies) की खोज करने में सफल रहा है जो बेंचमार्क इंस्टेंस पर सॉल्वर के प्रदर्शन में सुधार करती हैं।

Liding Xu, Yugeng Zhou, Sebastian Pokutta2026-05-12
🤖 AI

Emergent Semantic Role Understanding in Language Models

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि लीनियर प्रोब्स (linear probes) द्वारा प्रमाणित, प्री-ट्रेनिंग के दौरान फ्रोजन डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर में सिमेंटिक रोल (semantic role) की समझ आंशिक रूप से उभरती है, हालांकि पूर्ण प्रदर्शन के लिए फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है और मॉडल स्केल बढ़ने के साथ इन भूमिकाओं का आंतरिक प्रतिनिधित्व तेजी से वितरित होता जाता है।

Carla Griffiths, Mirco Musolesi2026-05-12
🤖 machine learning

DARE: Difficulty-Adaptive Reinforcement Learning with Co-Evolved Difficulty Estimation

यह शोध पत्र DARE का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो विभिन्न कार्य कठिनाइयों के माध्यम से प्रशिक्षण दक्षता, अंतिम प्रदर्शन और अनुमान संक्षिप्तता को एक साथ सुधारने के लिए सेल्फ-नॉर्मलाइज्ड इम्पोर्टेंस सैंपलिंग और एडेप्टिव कंप्यूट एलोकेशन के माध्यम से पॉलिसी के साथ कठिनाई अनुमान को सह-विकसित करता है।

Yang Zhou, Can Jin, Zihan Dong, Zhepeng Wang, Yanting Yang, Shiyu Zhao, Lei Li, Runxue Bao, Yaochen Xie, Dimitris N. Met (…)2026-05-12
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Evidence Over Plans: Online Trajectory Verification for Skill Distillation

यह शोध पत्र SPARK को प्रस्तुत करता है, जो पूर्व-योजनाओं के बजाय सीधे पर्यावरण-आधारित प्रक्षेपवक्र साक्ष्य (environment-grounded trajectory evidence) से एजेंट कौशल को सत्यापित और आसवित (distill) करने के लिए पोस्टीरियर डिस्टिलेशन इंडेक्स (PDI) का उपयोग करता है, जिसके परिणामस्वरूप विविध कार्यों में मानव-लिखित बेसलाइन से बेहतर, कुशल और हस्तांतरणीय कौशल प्राप्त होते हैं।

Yang Zhou, Zihan Dong, Zhenting Wang, Can Jin, Shiyu Zhao, Bangwei Guo, Difei Gu, Linjun Zhang, Mu Zhou, Dimitris N. Met (…)2026-05-12
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The Geometry of Forgetting: Temporal Knowledge Drift as an Independent Axis in LLM Representations

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में टेम्पोरल नॉलेज ड्रिफ्ट (सामयिक ज्ञान विचलन) रेसिडुअल स्ट्रीम में एक ज्यामितीय रूप से ऑर्थोगोनल दिशा के रूप में एनकोड होता है, जो मौजूदा अनिश्चितता-आधारित पहचान विधियों को अप्रभावी बनाता है और यह भी दर्शाता है कि एक सरल लीनियर प्रोब मॉडल की आंतरिक ज्ञान अवस्था तक सीधे पहुँचकर पुराने हो चुके सूचनाओं की विश्वसनीय रूप से पहचान कर सकता है।

Rania Elbadry, Ahmed Heakl, Fan Zhang, Dani Bouch, Yuxia Wang, Preslav Nakov, Zhuohan Xie2026-05-12
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Fast Rates for Offline Contextual Bandits with Forward-KL Regularization under Single-Policy Concentrability

यह शोध पत्र सिंगल-पॉलिसी कंसेंट्रैबिलिटी के तहत फॉरवर्ड-केएल (forward-KL) रेगुलाइजेशन वाले ऑफलाइन कॉन्टेक्स्टुअल बैंडिट्स के लिए पहले O~(ϵ−1)\tilde{O}(\epsilon^{-1}) फास्ट सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी अपर बाउंड्स स्थापित करता है, जो एक नवीन कॉनवेक्स-एनालिटिकल विश्लेषण के माध्यम से टैबुलर और जनरल फंक्शन एप्रोक्सिमेशन सेटिंग्स को एकीकृत करता है और मैचिंग लोअर बाउंड्स के माध्यम से इन दरों की टाइटनेस को सिद्ध करता है।

Qingyue Zhao, Kaixuan Ji, Heyang Zhao, Quanquan Gu2026-05-12